The Perception and Practice of Evidence Based Library and Information Practice Among Iranian Medical Librarians
Notice bibliographique
Résumé
Objective – Evidence based library and information services help to link best evidence with decision making in library practice. Current library and information science practice operates in both a knowledge and evidence-based environment. Health service librarians provide information services in an evidence based health care context to improve patient care. But the evidence based practice movement has influenced many fields of human knowledge, including librarianship. Therefore, this study seeks to answer the following questions: 1) What are the perceptions of Iranian medical librarians regarding the use of an evidence based approach in their decision making processes? 2) Do Iranian medical librarians apply an evidence based approach in their professional work? 3) How do Iranian medical librarians practice an evidence based approach? 4) What are the barriers and limitations for Iranian medical librarians who engage in evidence based library and information practice (EBLIP)?
 
 Methods – This study utilized a survey to discover medical librarians’ attitudes and perceptions towards the use of an evidence based approach to library practice in Iran. Data was collected using a structured questionnaire to identify medical librarians’ attitudes toward EBLIP.
 
 Results – The findings of the study indicate that Iranian medical librarians are aware of EBLIP and that they utilize an evidence based approach towards their LIS work. They practice the five steps of an evidence based answering cycle in formulating, locating, assessing, applying, and redefining questions. However, they have less knowledge about levels of evidence, research methodologies, and critical appraisal. 
 
 Conclusions – Medical librarians in Iran are familiar with the concept of an evidence based approach. More training is needed in some elements of evidence based practice to improve their approach to evidence based library and information practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,660 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».