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Enregistrement W2024887450 · doi:10.1108/02641610610700790

Using document delivery data for selecting medical titles in a large STM library: the experience of CISTI

2006· article· en· W2024887450 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Ireland, Beverly Brown

Notice bibliographique

RevueInterlending & Document Supply · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Research and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalitySubject (documents)Computer scienceData collectionWorld Wide WebValue (mathematics)Library scienceSociologyQualitative research

Résumé

Purpose The Canada Institute for Scientific and Technical Information (CISTI) undertook an in‐depth analysis of its current serial subscriptions to determine whether they were meeting the needs of internal clients at the National Research Council of Canada (NRC) and document delivery clients. The assumptions were that extended gaps existed in business literature needed by NRC clients and medical literature needed by document delivery clients. Seeks to address this issue. Design/methodology/approach The analysis was done from two perspectives: review and analysis of usage of the print serials subscriptions; and analysis of unfilled document delivery orders. The project team matched current serial titles with document delivery usage and then classified the titles by subject. Second, the team used data from unfilled orders to create a ranked list of titles not held at CISTI but for which clients were requesting articles. The ranked titles were validated by data from the National Library of Medicine (NLM) on titles requested by Canadian libraries and not widely available in Canada. Findings NRC users showed a need for more business titles and all client groups showed a marked need for medical titles. While 36 percent of titles in the collection were medical, they accounted for 57.2 percent of document delivery activity and for 64.6 percent of unfilled orders. As a result, CISTI purchased 135 new medical serial subscriptions and will update its collection development policy to allow for a broader collection in medicine and business. Originality/value The study shows that document delivery usage data can play a key role in supporting strategic collection decisions.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles ont qualifié ce travail de métarecherche. Il appartient au noyau consensuel du domaine.

strate : about_only · poids de sondage : 3321.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8T2
genre : empirical
porte sur le Canada: oui
confiance: high

Library and information science study using document delivery and serials usage data to guide collection development at Canada's national science library; the object is how a research library serves researchers.

GPT-5.6 (high)T2
genre : empirical
porte sur le Canada: oui
confiance: high

It studies information-use and collection-development practices in the Canadian scientific research library system.

Grok 4.5T2
genre : empirical
porte sur le Canada: oui
confiance: high

LIS collection-development study using document-delivery data at CISTI, a Canadian STM research library.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0280,049
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0100,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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