Electronic Resource Availability Studies: An Effective Way to Discover Access Errors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – The availability study is a systems research method that has recently been used to test whether library users can access electronic resources. This study evaluates the availability study’s effectiveness as a troubleshooting tool by comparing the results of two availability studies conducted at the same library before and after fixing access problems identified by the initial study. Methods – The researcher developed a six-category conceptual model of the causes of electronic resource errors, modified Nisonger’s e-resource availability method to more closely approximate student information-seeking behaviour, and conducted an availability study at the University of Redlands Armacost Library to estimate how many resources suffered from errors. After conducting troubleshooting over a period of several months, he replicated the study and found increased overall availability and fewer incidences of most error categories. He used Z tests for the difference of two proportions to determine whether the changes were statistically significant. Results – The 62.5% availability rate in the first study increased after troubleshooting to 86.5% in the second study. Z tests showed that troubleshooting had produced statistically significant improvements in overall availability, in the number of items that could be downloaded from the library’s online collection or requested through interlibrary loan (ILL), and in three of six error categories (proxy, target database and ILL). Conclusion – Availability studies can contribute to successful troubleshooting initiatives by making librarians aware of technical problems that might otherwise go unreported. Problems uncovered by an availability study can be resolved through collaboration between librarians and systems vendors, though the present study did not demonstrate equally significant improvements across all types of errors. This study offers guidance to librarians seeking to focus troubleshooting efforts where they will have the greatest impact in improving access to full-text. It also advances the availability research method and is the first attempt to quantify its effectiveness as a troubleshooting tool.
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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 | 0,038 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».