The information needs of music therapists: challenges of assessment in the clinical setting
Notice bibliographique
Résumé
Objective This paper explores various methods that librarians can use to evaluate and meet the information needs of clinical music therapists (MTs). Methods A survey of the literature of music therapy (MT) found many empirical studies of MT but none describing how MTs commonly express and satisfy their information needs. As a means of assessing their information needs, we first examine the basic features of MT practice and then compare MTs' information needs with the well-documented needs of nurses. Results We believe that MTs and nurses exhibit similar basic information needs, such as access to (i) colleagues and experts; (ii) current information in print, electronic, and alternate formats; (iii) reference and ILL assistance from librarians; and (iv) library training to search databases and catalogues. Conclusions Librarians should collaborate with MTs to identify their specific information needs. To begin, library services can be built by allocating relatively few resources. To evaluate what is required in evidence-based MT, librarians and MT associations should administer a national needs-assessment survey or questionnaire.
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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 | 0,097 | 0,260 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».