Citation Analysis Shows Promise as an Effective Tool for Monograph Collection Development
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Enger, K. B. (2009). Using citation analysis to develop core book collections in academic libraries. Library & Information Science Research, 31(2), 107-112. Objective – To test whether acquiring books written by authors of highly cited journal articles is an effective method for building a collection in the social sciences. Design – Comparison Study. Setting – Academic library at a public university in the US. Subjects – A total of 1,359 book titles, selected by traditional means (n=1,267) or based on citation analysis (n=92). Methods – The researchers identified highly-ranked authors, defined as the most frequently cited authors publishing in journals with an impact factor greater than one, with no more than six journals in any category, using 1999 ISI data. They included authors in the categories Business, Anthropology, Criminology & Penology, Education & Education Research, Political Science, Psychology, Sociology/Anthropology, and General Social Sciences. The Books in Print bibliographic tool was searched to identify monographs published by these authors, and any titles not already owned were purchased. All books in the study were available to patrons by Fall 2005. The researchers collected circulation data in Spring 2007, and used it to compare titles acquired by this method with titles selected by traditional means. Main Results – Overall, books selected by traditional methods circulated more than those selected by citation analysis, with differences significant at the .001 level. However, at the subject category level, there was no significant difference at the .05 level. Most books selected by the test method circulated one to two times. Conclusion – Citation analysis can be an effective method for building a relevant book collection, and may be especially effective for identifying works relevant to a discipline beyond local context.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,165 | 0,412 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,120 | 0,113 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,027 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,020 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».