Characterizing Journal Access at a Canadian University Using the Journal Citation Reports Database
Notice bibliographique
Résumé
This article outlines a simple approach to characterizing the level of access to the scholarly journal literature in the physical sciences and engineering offered by a research library, particularly within the Canadian university system. The method utilizes the “Journal Citation Reports” (JCR) database to produce lists of journals, ranked based on total citations, in the subject areas of interest. Details of the approach are illustrated using data from the University of Guelph. The examples cover chemistry, physics, mathematics and statistics, as well as engineering. In assessing the level of access both the Library’s current journal subscriptions and backfiles are considered. To gain greater perspective, data from both 2003 and 2008 is analyzed. In addition, the number of document delivery requests, received from University of Guelph Library users in recent years, are also reviewed. The approach taken in characterizing access to the journal literature is found to be simple and easy to implement, but time consuming. The University of Guelph Library is shown to provide excellent access to the current journal literature in the subject areas examined. Access to the historical literature in those areas is also strong. In making these assessments, a broad and comprehensive array of journals is considered in each case. Document delivery traffic (i.e. Guelph requests) is found to have decreased markedly in recent years. This is attributed, at least in part, to improving access to the scholarly literature. For the University of Guelph, collection assessment is an ongoing process that must balance the needs of a diverse group of users. The results of analyses of the kind discussed in this article can be of practical significance and value to that process.
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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 | 0,014 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,138 | 0,141 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».