Evidence-based Management as a Tool for Special Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To examine the evidence based management literature, as an example of evidence based practice, and determine how applicable evidence based management might be in the special library environment. Methods – Recent general management literature and the subject-focused literature of evidence based management were reviewed; likewise recent library/information science management literature and the subject-focused literature of evidence based librarianship were reviewed to identify relevant examples of the introduction and use of evidence based practice in organizations. Searches were conducted in major business/management databases, major library/information science databases, and relevant Web sites, blogs and wikis. Citation searches on key articles and follow-up searches on cited references were also conducted. Analysis of the retrieved literature was conducted to find similarities and/or differences between the management literature and the library/information science literature, especially as it related to special libraries. Results – The barriers to introducing evidence based management into most organizations were found to apply to many special libraries and are similar to issues involved with evidence based practice in librarianship in general. Despite these barriers, a set of resources to assist special librarians in accessing research-based information to help them use principles of evidence based management is identified. Conclusion – While most special librarians are faced with a number of barriers to using evidence based management, resources do exist to help overcome these obstacles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,094 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,021 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».