Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to address the issues associated with electronic resources management (ERM) system implementation in a consortium environment. Design/methodology/approach The paper outlines the implementation process along with the problems encountered and their solutions and impacts on the use of the system in the implementation of Verde ERM system at University of Windsor Leddy Library, which implemented the system as one of the early adopters within a consortium. The issues and challenges the library experienced in the project are analyzed and discussed. Findings The ERM system is still in its early stages. There are both benefits and challenges of the consortia approach in ERM system implementation. Should a library adopt the system within a consortium or just as a single library? When would be the right time to implement an ERM system? Answers depend on the library's local needs, resources and environment. The strategy of ERM system selection, evaluation and implementation is crucial for libraries to make a suitable decision. Practical implications The issues related to the ERM system implementation in a consortium environment discussed in the paper will have implications for libraries to select a proper approach and time on the adoption of emerging library systems. Originality/value The paper addresses issues related to a large library system, especially ERM system implementation in a consortium environment. The experience and findings obtained from the project can provide practical information to libraries that are considering implementing ERM or other large library systems.
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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 | 0,063 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».