Comparing usage between selective and bundled e‐monograph purchases
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to present the results from a quantitative analysis comparing usage between collections of individually purchased e‐books and collections of e‐books purchased as part of large consortially negotiated bundles. The aim of this study is to determine if individually purchased e‐books have recorded a greater level of usage than e‐books purchased in large packages and, consequently, which of the two acquisition models is best suited for the library. Design/methodology/approach Usage rates of e‐books purchased individually from NetLibrary and MyiLibrary were compared to usage rates of e‐books purchased in large bundles from the same aggregators. Usage of e‐books purchased in large bundles directly from SpringerLink was compared to usage of e‐books on NetLibrary and MyiLibrary. The number of e‐books was obtained by simple count. Additional statistics tracked include the number of viewings. Findings Initial results indicate that individually purchased titles from both NetLibrary and MyiLibrary have consistently recorded a greater level of usage than the bundled titles on their respective platforms. A second quantitative analysis comparing two aggregated collections of individually selected titles to a very large bundled collection acquired directly from SpringerLink yielded somewhat different results. For the most part, SpringerLink bundled e‐books have recorded a greater level of usage when compared to bundled titles on NetLibrary and MyiLibrary. Originality/value This research is one of very few studies systematically and quantitatively comparing usage levels between e‐monographs individually selected and acquired as large bundles by a Canadian academic library.
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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 | 0,005 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».