What criteria do consumer health librarians use to develop library collections? a phenomenological study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The criteria for determining whether resources are included in consumer health library collections are summarized in institutional collection development policies (CDPs). Evidence suggests that CDPs do not adequately capture all of these criteria. The aim of this study was to describe the resource review experience of librarians and compare it to what is described in CDPs. METHODS: A phenomenological approach was used to explore and describe the process. Four consumer health librarians independently evaluated cancer-related consumer health resources and described their review process during a semi-structured telephone interview. Afterward, these librarians completed online questionnaires about their approaches to collection development. CDPs from participating libraries, interview transcripts, and questionnaire data were analyzed. Researchers summarized the findings, and participating librarians reviewed results for validation. RESULTS: Librarians all utilized similar criteria, as documented in their CDPs; however, of thirteen criteria described in the study, only four were documented in CDPs. CONCLUSIONS: CDPs for consumer health libraries may be missing important criteria that are considered integral parts of the collection development process. IMPLICATIONS: A better understanding of the criteria and contextual factors involved in the collection development process can assist with establishing high-quality consumer health library collections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,016 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».