STRATEGI PEMANFAATAAN LAYANAN REPOSITORY UNTUK MENINGKATKAN MINAT BERKUNJUNG KE PERPUSTAKAAN
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini mengkaji strategi pemanfaatan layanan repository sebagai upaya untuk meningkatkan minat berkunjung ke perpustakaan perguruan tinggi. Repository telah menjadi elemen penting dalam pengelolaan informasi dan pengetahuan di era digital. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi strategi efektif yang dapat diterapkan oleh perpustakaan perguruan tinggi untuk memanfaatkan layanan repository guna mendorong minat mahasiswa dan dosen untuk berkunjung ke perpustakaan secara langsung. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan studi kasus dengan teknik pengumpulan data melalui obeservasi di perpustakaan perguruan tinggi yang telah berhasil mengimplementasikan layanan repository dengan baik. Analisis data dilakukan dengan menggunakan mengidentifikasi tema dan pola strategi yang digunakan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa strategi pemanfaatan layanan repository yang efektif melibatkan integrasi antara layanan repository dengan layanan perpustakaan lainnya, seperti lokakarya, pelatihan, dan promosi. Selain itu, penyediaan konten yang relevan dan berkualitas di dalam repository juga berperan dalam meningkatkan minat pengguna untuk mengakses dan memanfaatkannya. Strategi promosi yang kreatif dan berfokus pada manfaat pengguna menjadi faktor kunci dalam meningkatkan kesadaran dan minat berkunjung ke perpustakaan. Penelitian ini memberikan kontribusi bagi pengelola perpustakaan perguruan tinggi dalam mengembangkan strategi pemanfaatan repository yang efektif untuk meningkatkan minat berkunjung.
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 | 0.008 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.022 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.055 | 0.019 |
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".