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Enregistrement W1968643799 · doi:10.5860/lrts.51n4.263

A Regression-based Approach to Library Fund Allocation

2007· article· en· W1968643799 sur OpenAlexfundno aff
William H. Walters

Notice bibliographique

RevueLibrary Resources and Technical Services · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovations in Educational Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIllinois Wesleyan UniversitySouth Dakota School of Mines and TechnologySt. Norbert CollegeSt Mary's UniversityTexas State UniversityCurtin University of TechnologyFlorida Gulf Coast UniversityBerry CollegeUniversity of South CarolinaState University of New YorkUniversity of PennsylvaniaSimon Fraser UniversityArizona State UniversityColorado State UniversitySouthern Arkansas UniversityCarleton CollegeOklahoma State UniversityElon UniversityGeorge Mason UniversityAssociation of Research Libraries
Mots-clésWeightingComputer scienceEquity (law)Order (exchange)RegressionRegression analysisOperations researchActuarial scienceEconometricsEconomicsFinanceStatisticsMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While nearly half of all academic libraries use formulas to allocate firm order funds on behalf of particular departments or subject areas, few have adopted systematic methods of selecting or weighting the variables. This paper reviews the literature on library fund allocation, then presents a statistically informed method of weighting and combining the variables in a fund allocation formula. The regression-based method of fund allocation uses current, historical, or hypothetical allocations to generate a formula that excludes the influence of non-relevant variables as well as the influence of arbitrary or non-systematic variations in funding. The resulting fund allocations are based on the principle of equity—the idea that departments with the same characteristics should receive the same allocations.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,087
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,087
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeSimulation ou modélisation
DomaineIncitatifs
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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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