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Enregistrement W1586777774 · doi:10.29173/lirg266

Future proofing the health library and information profession through research: the CILIP Agenda.

2013· article· en· W1586777774 sur OpenAlexaff
Margaret Haines

Notice bibliographique

RevueLibrary and Information Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Public relationsRelation (database)Health professionalsAdvisory committeePolitical scienceMedical educationEngineering ethicsLibrary scienceHealth careMedicineEngineeringPublic administrationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the work undertaken by the Chartered lnstitute of Library and lnformation Professionals (ClLlP) to address the concerns of the health library and information community and in particular to address the concerns of this group for support ln becoming a more research-active profession. CILIP appointed a Health Executlve Advisory Group to address these issues and its report, "Future Proofing the Profession", and its recommendations in relation to research, are considered in this paper, alongside the recommendations relating to research made by an earlier CILIP PolicyAdvisory Group on the Knowledge Economy. ClLlPi response to the report including the establishment of a HEAG lmplementation Group is also described and the work of CILIP and its'special interest groups in addressing the research issues of the HEAG report are outlined.

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)0,101
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1010,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0160,022
Communication savante0,0350,044
Science ouverte0,0050,027
Intégrité de la recherche0,0480,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,008

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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