Interlibrary loan in US and Canadian health sciences libraries 2005: update on journal article use
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: The authors analyzed 2.48 million interlibrary loan (ILL) requests entered in the National Library of Medicine's (NLM's) DOCLINE system from 3,234 US and Canadian medical libraries during fiscal year (FY) 2005 to study their distribution and nature and the journals in which requested articles were published. METHODS: Data from DOCLINE and NLM's indexing system and online catalog were used to analyze all DOCLINE ILL transactions acted on from October 2004 to September 2005. The authors compared results from this analysis to previous data collected in FY 1992. RESULTS: Overall ILL volume in the United States and Canada is at about the same level as FY 1992 despite marked growth in online searching, knowledge discovery tools, and journals available online. Over 21,000 unique journal titles and 1.4 million unique articles were used to fill 2.2 million ILL requests in FY 2005. Over 1 million of the articles were requested only once by any network library. Fifty-two percent (11,022) of journals had 5 or fewer requests for articles from all the years of a journal by all libraries in the network. Fifty-two percent of the articles requested were published within the most recent 5 years. CONCLUSION: The overall ILL profile in the libraries studied has changed little since FY 1992, notable given other changes in publishing. Small changes, however, may reveal developing trends. Total ILL traffic has been declining in recent years following a peak in 2002, and fewer of the articles requested were published in the most recent five years compared to requests from 1992.
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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