“You're just one of the group when you're embedded”: report from a mixed-method investigation of the research-embedded health librarian experience
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
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.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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