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Enregistrement W2065157644 · doi:10.5860/crl.62.6.541

Life Cycle Costs of Library Collections: Creation of Effective Performance and Cost Metrics for Library Resources

2001· article· en· W2065157644 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCollege & Research Libraries · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensSt. Stephen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroformCatalogingCollection developmentComputer scienceData collectionControl (management)Operations managementBusinessWorld Wide WebLibrary scienceEconomicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important issue for research librarians is the life cycle cost of acquiring and maintaining a collection. While purchase costs are easy to identify, associated acquisition, cataloging, circulation, and maintenance expenses are difficult to measure and attribute to specific collections. This paper develops a methodology to determine the life cycle costs of collections based on readily available statistical data collected annually by the Association of Research Libraries (ARL). ARL cost data (e.g., salaries and wages, materials expenditures, and operating expenses) for a specific library are allocated to collections (e.g., manuscripts, serials, and microforms) based on the size of the collection and its relative space requirements. By aggregating allocated costs, total life cycle costs for a collection can be estimated. Results of this research indicate that life cycle costs of collections are many multiples of their purchase costs. Results further suggest that the life cycle costs of monograph collections overwhelm the costs of other collections in research libraries—the cost structure of a research library is largely driven by its monograph collection. These results should prove useful in efforts to control costs and improve performance in research libraries.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,365
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,011
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,246 · 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