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Enregistrement W1600914320 · doi:10.1111/j.1471-1842.2012.00988.x

Using the results of a satisfaction survey to demonstrate the impact of a new library service model

2012· article· en· W1600914320 sur OpenAlexafffundabout
Susan Powelson, Renee Reaume

Notice bibliographique

RevueHealth Information & Libraries Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésSnowball samplingPatient satisfactionUser satisfactionService (business)Service delivery frameworkService modelSample (material)Health careMedicineNursingLibrary scienceMedical educationBusinessMarketingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2005, the University of Calgary entered into a contract to provide library services to the staff and physicians of Alberta Health Services Calgary Zone (AHS CZ), creating the Health Information Network Calgary (HINC). OBJECTIVES: A user satisfaction survey was contractually required to determine whether the new library service model created through the agreement with the University of Calgary was successful. Our additional objective was to determine whether information and resources provided through the HINC were making an impact on patient care. METHODS: A user satisfaction survey of 18 questions was created in collaboration with AHS CZ contract partners and distributed using the snowball or convenience sample method. RESULTS: Six hundred and ninety-four surveys were returned. Of respondents, 75% use the HINC library services. More importantly, 43% of respondents indicated that search results provided by library staff had a direct impact on patient care decisions. CONCLUSIONS: Alberta Health Services Calgary Zone staff are satisfied with the new service delivery model, they are taking advantage of the services offered, and using library provided information to improve patient care.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,384
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,127 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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