Collection development in library and information science at ARL libraries
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,093 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,009 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,005 |
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 ».