Benchmarking on a national scale: the 2007 LibQUAL+<sup>®</sup> Canada experience
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In 2006/2007, the Canadian academic library community came together in the largest national LibQUAL+ ® consortium to conduct ARL library service quality survey. This paper aims to address how and why the national consortial project came about, the challenges for recruiting and managing participants, and what was learnt, together with possible future directions. Design/methodology/approach This paper uses a case study approach. Findings The research touches on the challenges planning and implementing LibQUAL+ ® with such a large, diverse consortium, with its bilingual mandate and multiple library types, and what made the project successful and its limitations. Practical implications The most apparent accomplishment of this project was successful collection of a large, diverse data set for comparative analysis of services and facilities – a meaningful data set both for individual libraries seeking appropriate Canadian comparators and for analyses by region, institutional categories, etc. Originality/value A valuable result of the project was to engage more Canadian academic libraries in the process of service assessment. CARL's bi‐lingual consortium approach will provide a valuable example for other national organisations attempting to carry out similar projects.
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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 | 0,018 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».