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Enregistrement W1488558832 · doi:10.18438/b8vs5b

Libraries Demonstrate Low Adherence to Virtual Reference Service Guidelines

2009· article· en· W1488558832 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb and Library Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital referenceLibrary scienceComputer scienceService (business)Ethnic groupDigital libraryWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of:
 Shachaf, Pnina, and Sarah M. Horowitz. “Virtual Reference Service Evaluation: Adherence to RUSA Behavioral Guidelines and IFLA Digital Reference Guidelines.” Library & Information Science Research 30.2 (2008): 122-37.
 
 Objectives – This study evaluates the level to which virtual (asynchronous e-mail) reference services adhere to professional guidelines. Specifically, it addresses the following research questions:
 1) To what extent do virtual reference services adhere to the American Library Association (ALA) Reference and User Services Association (RUSA) and the International Federation of Library Associations (IFLA) guidelines?
 2) How does the level of adherence to RUSA or IFLA guidelines vary based on request type, user name, and institution?
 3) Is there a correlation between outcome measures of reference transactions (accuracy, completeness, and satisfaction) and the level of adherence to RUSA or IFLA guidelines?
 
 Design – Unobtrusive evaluation of researcher-generated queries.
 
 Setting – Fifty-four academic libraries in North America.
 Subjects – A total of 324 queries were sent to the 54 libraries, with each library receiving six different types of requests from six different user names.
 
 Methods – Researchers developed two coding schemes for the guidelines (34 codes and 12 attributes for the RUSA guidelines and 33 codes and 10 attributes for the IFLA guidelines). Each of the six user names used represented an ethnic and/or religious group identity: Mary Anderson (Caucasian, Christian), Moshe Cohen (Caucasian, Jewish), Ahmed Ibrahim (Arab), Latoya Johnson (African American), Rosa Manuz (Hispanic), and Chang Su (Asian). The six request types were designed so that three would be answered (questions 1-3) and three would be out of scope and not answered (questions 4-6). The following queries were sent, individualized for each institution: 1) Dissertation query; 2) Sports team query; 3) Population query; 4) Subject query; 5) Article query; 6) Request for a PDF copy. The 324 queries were uploaded into NVivo 2 software, and all e-mail transactions were coded and analyzed.
 Main Results – Analysis of the 324 transactions from 54 libraries showed the following results:
 1) Low levels of adherence to both sets of guidelines;
 2) Varied levels of adherence based on request types and user names on
 both sets of guidelines;
 3) Variation in institutional rank according to different sets of guidelines;
 4) No correlation between user satisfaction and adherence to either set of guidelines.
 
 Conclusion – This study suggests that higher levels of virtual reference service effectiveness could be achieved by automatically integrating some less observed behaviours (e.g., thank you notes) into replies sent to users and by increasing librarians’ awareness of professional guidelines through training and detailed institutional policies. The authors also suggest that librarians should be aware of their tendencies to react differently to different user groups, and that administrators can facilitate this by providing diversity workshops.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,510
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle