“You're just one of the group when you're embedded”: report from a mixed-method investigation of the research-embedded health librarian experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Embedded librarianship has received much attention in recent years. A model of embeddedness rarely discussed to date is that of research-embedded health librarians (REHLs). This study explores the characteristics of Canadian REHLs and the situations in which they are employed. METHODS: The authors employed a sequential, mixed-method design. An online survey provided descriptive statistics about REHLs' positions and work experiences. This informed a series of focus group interviews that expanded upon the survey. Through constant comparison, we conducted qualitative descriptive analysis of the interviews. RESULTS: Based on twenty-nine survey responses and four group interviews, we created a portrait of a "typical" REHL and discovered themes relevant to REHL work. REHLs may identify more strongly as researchers than as librarians, with corresponding professional needs and rewards. REHLs value "belonging" to the research team, involvement in full project lifecycles, and in-depth relationships with nonlibrarian colleagues. Despite widely expressed job satisfaction, many REHLs struggle with isolation from library and information science peers and relative lack of job security. CONCLUSIONS: REHLs differ from non-embedded health librarians, as well as from other types of embedded librarians. REHLs' work also differs from just a decade or two ago, prior to widespread Internet access to digital resources. IMPLICATIONS: Given that research-embedded librarianship appears to be a distinct and growing subset of health librarianship, libraries, master's of library and information science programs, and professional associations will need to respond to the support and education needs of REHLs or risk losing them to the health research field.
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 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 | 0,029 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».