A decade of ARL collection development: a look at the data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To trace patterns of collection development expenditures between 1994 and 2004 among Association of Research Libraries' (ARL) largest and smallest public and private academic libraries, to identify the impact of serial inflation, the emergence of electronic resources and changes in the monographic market upon the buying patterns of the largest and smallest academic libraries, public and private, in the USA and Canada. Design/methodology/approach Analysis of the annual ARL statistics for collection development expenditures between 1994 and 2004, focusing upon the ten largest public, ten largest private, ten smallest public and ten smallest private academic ARL libraries. Findings Libraries have largely responded to the revolutionary changes of the last decade very conservatively, retaining their commitment to monographic acquisitions and to their paper collections even as they have built new, electronic libraries. Research limitations/implications ARL statistics present a complex picture, and libraries are not consistent in the manner in which they report their activities. The methodology does not seek a statistically precise model but seeks only to lay out a useful snapshot of library collecting patterns over the last ten years. Practical implications Academic libraries have not yet fully confronted the issues raised by changes in scholarly communication over the last decade and still have many difficult decisions ahead of the, as patterns of the last ten years may be difficult or inappropriate to sustain. Originality/value Provides a picture of collection development patterns of the largest and smallest ARL academic libaries that complements ARL's own analysis, which is based on median values.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle