Life Cycle Costs of Library Collections: Creation of Effective Performance and Cost Metrics for Library Resources
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».