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Enregistrement W1554072771 · doi:10.18438/b8960m

Follow-Up Study on Free Document Delivery and Interlibrary Loan Service Demonstrates Customer Satisfaction and Generates Improvements

2013· article· en· W1554072771 sur OpenAlexaffvenue
Kathleen Reed

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensVancouver Island University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterlibrary loanTurnaround timeService (business)Customer satisfactionMedical educationWorld Wide WebPsychologyComputer scienceBusinessMedicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – Texas A&M University Libraries have delivered free documents and interlibrary loans for ten years via the Get it for me service. This study explores whether the needs of customers are being met, areas for improvement, acceptable turnaround times, why some resources are never picked up, preferred format and steps to obtaining resources, places searched before submitting a request, and whether users ever purchased resources after obtaining them through Get it for me. Design – Online questionnaire. Setting – Large academic library system located in Texas, United States. Subjects – Researchers used responses from 735 registered users of the Get it for me service (12% undergraduates, 49% graduate students, 21% faculty, 15% staff, 1% distance education, 2% other). Methods – The authors emailed all currently registered users of the Get it for me service (n=23,063) inviting them to participate in a survey. The survey ran for two weeks, with no follow-up emails sent. Main Results – The return rate of 3.18% (n=735/23,063) surpassed the participant goal to achieve a confidence level of 95%, with a confidence interval of 4%. Researchers found that 79% of respondents are satisfied with turnaround time, with 54% of respondents desiring items within three days. Expectations increased with position in the academy. Time is the significant factor in users not retrieving ordered items; items are no longer needed after deadlines pass or other related materials are found. Responses revealed that 55% of users prefer print to e-books, although 70% of participants would accept an e-book version if print is not available. Participants were evenly split between reading documents online and printing them to read offline. About one quarter of respondents bought or suggested that the library purchase an item requested via Get it for me. When participants encountered a problem, 55% of respondents would contact library staff and 45% would check the service FAQ. Of those that contacted staff, there is a 94% satisfaction rate. Overall, 95% of respondents checked the libraries’ online catalogue for availability, 83% looked in e-journal collections, and 74% checked Google or Google Scholar. Get it for me was complimented on its user-friendly interfaces and policies, and the money and time it saves its users. In terms of criticism, users requested better quality scanned documents, longer interlibrary loan times, and a PDF instead of a link when an article is found by staff. Conclusion – The author concludes that the document delivery and interlibrary loan services delivered by Get it for me are meeting the expectations of users, with 99% of respondents reporting that the Get it for me service meets or somewhat meets their needs. Areas that required improvement were identified and strategies put in place to improve service. This questionnaire can be applied to other libraries to assist them in learning about document delivery and interlibrary loan service users and their expectations.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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