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Enregistrement W1545748440 · doi:10.18438/b83614

Inter-Library Loans and Document Supply Services in Italy Appear to Supplement Journal Subscriptions Rather Than Replace Them

2011· article· en· W1545748440 sur OpenAlexvenueno aff
Kathryn Oxborrow

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterlibrary loanCollection developmentCitationLibrary scienceOrder (exchange)Subject (documents)Computer scienceBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives – To examine patterns of Inter-Library Loans and Document Supply (ILL) in a large network of libraries over a period of five years, in order to establish whether ILL services are being used to replace journal subscriptions. The authors also aimed to establish which journal titles were most requested in their network, to inform future acquisitions policy. Design – Longitudinal study using transactional data collected from the Italian Network for Inter-Library Document Exchange (NILDE) for the period 2005-2009. Setting – The Italian library sector. Subjects – Member libraries of NILDE, which is the largest ILL network in Italy with several hundred libraries. These consist primarily of university libraries, but also hospitals and health research institutions, public research institutions, and not-for-profit and public organisations. Methods – ILL request data collected from the NILDE network software were analyzed. Figures were retrieved for the number of different journal titles requested per year of the study overall and by individual institution. Further analysis was undertaken on requests for more recent articles, those published up to five years prior to being requested. This involved creating a list of the most requested titles for each year, and then compiling a core collection of journals that were requested 20 or more times in each year of the study. These core titles were analyzed for trends by subject and publisher, and for any significant correlations between either Impact Factors (IFs) or citation counts and ILL requests for particular journals. Main Results – The data revealed that the number of ILLs processed through NILDE increased every year during the period of the study. The majority of journals were only requested a small number of times in the five year period of the study, with 60% being requested five times or less. In the majority of instances, institutions were not borrowing the same title regularly. Analysis of the core collection of journals revealed that these repeated requests of the same title were mainly in the biomedical sciences and science and technology subject areas, and that these journals were often produced by smaller publishers who were not included in consortia purchasing. There was no correlation between journal impact factors (IFs) and ILL requests, but there was a statistically significant correlation between citation counts and ILL requests. Conclusions – ILL numbers are increasing despite big deals and consortia purchasing. The majority of requests are for articles that are two years old or older, and the authors suggest that this indicates that ILLs do not influence journal subscriptions. The authors suggest that ILLs may have increased during the course of the study (and may continue to do so) due to the current global financial crisis and its impact on library acquisitions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,011

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,213 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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