MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4415373950 · doi:10.14710/jip.v4i2.185-192

STRATEGI PEMANFAATAAN LAYANAN REPOSITORY UNTUK MENINGKATKAN MINAT BERKUNJUNG KE PERPUSTAKAAN

2015· article· W4415373950 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueJurnal Ilmu Perpustakaan · 2015
Typearticle
Language
FieldComputer Science
TopicEdcuational Technology Systems
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
Keywordsnot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.420
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.004
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0030.004
Open science0.0060.002
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.050
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it