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Enregistrement W2070314309 · doi:10.1108/01604951111146983

Collection development in library and information science at ARL libraries

2011· article· en· W2070314309 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

RevueCollection Building · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollection developmentLibrary scienceSubject (documents)Work (physics)Collections managementStock managementAccreditationOriginalityInstitutionComputer scienceValue (mathematics)SociologyWorld Wide WebPolitical scienceEngineeringHistorySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper seeks to discuss the results of a 2010 survey of LIS selectors at ARL institutions/libraries that do not support an ALA‐accredited program to learn how and why LIS materials are collected at these institutions. Design/methodology/approach Collection development librarians completed a survey that asked them to describe their institution's selection policies, practices, and budgets for LIS materials, along with their roles as LIS selectors/subject specialists. Findings LIS collections primarily support librarians and staff in their daily work and ongoing professional development. However, most libraries' LIS collections budgets are comparatively small, selectors receive few requests for new materials, and collecting parameters vary by institution, but are limited in terms of subject, publisher, and audience. The majority of LIS selectors are also responsible for collection development in multiple subject areas and most engage in work outside collection development. Originality/value This is the first paper to explore collection development of library and information science materials outside dedicated library school 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,045
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,172 · 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