Comparing usage between dynamic and static e-reference collections
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this article was to present the results of a quantitative analysis that compared usage levels between an e-reference collection that has experienced continual updated content and growth and an e-reference collection that has not experienced any recent changes. The aim of the study was to determine quantitatively if e-reference collections with dynamic content experience greater levels of usage compared to e-reference collections that are static in both size and content. Design/methodology/approach – E-reference data were separated into a dynamic collection and a static collection. Usage for e-reference belonging to the dynamic collection was compared to usage of e-reference belonging to the static collection. The number of e-reference was obtained by simple count. Additional statistics tracked include the number of viewings. A linear regression analysis was used to determine the strength of the linear relationship between collection size and usage. Findings – Results indicate that e-reference collections that continue to grow in both size and content also continue to experience year-to-year increases in usage. E-reference collections that remain static in size and content experienced a decline in usage. A linear regression analysis indicates the existence of an extremely strong linear relationship between dynamic content and usage. A weaker linear relationship was calculated for static content. Originality/value – To this author’s knowledge, this research is the first to systematically and quantitatively compare usage levels between e-reference titles from growing collections to collections that have not had any new titles added recently.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».