Working Towards Best Practice in Australian University Libraries: Reflections on a National Project
Notice bibliographique
Résumé
‘Best Practice for Australian University Libraries’ was a federally funded project under the Commonwealth Department of Education, Training and Youth Affairs Evaluations and Investigations Program (EIP). The aim was to investigate best practice activities in Australian academic libraries. Reference was also made to relevant best practice activities in selected overseas countries. Best practice activities within Australian academic libraries were considered to encompass the extent of implementation of quality frameworks, the use of benchmarking and performance measurement as tools for the continuous improvement of products, processes and services, and the development of staff competencies and training required for these activities. A Council of Australian University Librarians Working Group is progressing the recommendations of the EIP project report ‘Guidelines for the Application of Best Practice in Australian University Libraries: Intranational and International Benchmarks’ and a parallel ‘Best Practice Handbook for Australian University Libraries' has been published. EIP project reports are published in hardcopy and widely distributed and also made available on the Department of Education, Training and Youth Affairs website.1 Members of the investigating team reflect on the lessons.
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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 | 0,241 | 0,222 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,026 |
| Communication savante | 0,030 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».