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Enregistrement W2033054688 · doi:10.5860/crl-280

Overlap between Humanities Faculty Citation and Library Monograph Collections, 2004–2009

2012· article· en· W2033054688 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Knievel, Charlene Kellsey

Notice bibliographique

RevueCollege & Research Libraries · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterlibrary loanCitationLibrary scienceQuarter (Canadian coin)Subject (documents)Library of Congress ClassificationCollection developmentOrder (exchange)Citation analysisInstitutionPlan (archaeology)Digital humanitiesPolitical scienceHistorySociologySocial scienceComputer scienceBusinessLibrary classification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors wished to evaluate whether their collection housed the resources that their humanities faculty needed (and actually used) for their research, with the hope of providing additional illumination about general resource use by humanities scholars. This study asks not whether anyone used what was already owned, but instead whether the library owned what was needed. The answer to this question might have implications for storage or weeding decisions, approval plans for collections, and interlibrary loan. A citation analysis of 28 monographs published by their institution’s humanities faculty between 2004 and 2009 was used to assess how many of their cited sources were owned, how they were acquired (approval or firm order), their average age, and interdisciplinary usage as evidenced by LC classification. Subject areas assessed were History, Philosophy, Classics, and English. Findings include that one quarter of sources cited were over 25 years old, and that over the last fifteen years, the approval plan has provided more than three quarters of the sources cited that were owned.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0710,100
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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