MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1562720231 · doi:10.1111/j.1471-1842.2011.00965.x

Cost-effective ways of delivering enquiry services: a rapid review

2011· review· en· W1562720231 sur OpenAlexaboutno aff
Anthea Sutton, Maria J. Grant

Notice bibliographique

RevueHealth Information & Libraries Journal · 2011
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingContext (archaeology)MEDLINEHealth careDigital libraryReferralMedicineComputer scienceNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the recent times of recession and budget cuts, it is more important than ever for library and information services to deliver cost-effective services. OBJECTIVES: This rapid review aims to examine the evidence for the most cost-effective ways of delivering enquiry services. METHODS: A literature search was conducted on LISA (Library and Information Sciences Abstracts) and MEDLINE. Searches were limited to 2007 onwards. RESULTS: Eight studies met the inclusion criteria. The studies covered hospital and academic libraries in the USA and Canada. Services analysed were 'point-of-care' librarian consultations, staffing models for reference desks and virtual/digital reference services. CONCLUSIONS: Transferable lessons, relevant to health library and information services generally, can be drawn from this rapid review. These suggest that 'point-of-care' librarians for primary care practitioners are a cost-effective way of answering questions. Reference desks can be cost-effectively staffed by student employees or general reference staff, although librarian referral must be provided for more complex and subject-specific enquiries. However, it is not possible to draw any conclusions on virtual/digital reference services because of the limited literature available. Further case analysis studies measuring specific services, particularly enquiry services within a health library and information context, are required.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,468
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,040 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth Information & Libraries JournalMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207