TikTok como ferramenta de inovação em serviços de informação em bibliotecas
Bibliographic record
Abstract
O estudo tem como objetivo analisar o posicionamento digital de algumas bibliotecas na rede social TikTok, observando o uso dessa plataforma como estratégia de inovação em serviços na perspectiva das novas tendências de consumo da informação. Trata-se de uma pesquisa descritiva, de abordagem qualitativa, cujo delineamento do estudo foi dividido em duas fases: pesquisa bibliográfica (levantamento de pesquisas e relatos de experiências sobre o tema) e levantamento dos perfis de bibliotecas na rede social que utilizam a plataforma. Foram analisados cinco perfis: Biblioteca Pública Sierra Madre, Biblioteca Pública de Vancouver, Biblioteca Pública de Iowa, Biblioteca Pública de Dover e a Biblioteca Pública de Calgary. O processo de análise da pesquisa sobre o posicionamento digital desses espaços foi realizado a partir de quatro aspectos: marketing, engajamento, interação com os usuários e produção de conteúdo. Observou-se que essas bibliotecas, aliando seu caráter profissional ao potencial de entretenimento da rede social TikTok, desenvolveram uma relação de interação e de engajamento com os seus usuários, o que gerou maior interesse pelos seus serviços de informação e produtos por meio do marketing digital. Tornaram-se, assim, inovadoras em seu posicionamento digital estratégico, acompanhando as novas tendências de consumo da informação pelos usuários.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.020 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".