A Content Analysis of Librarianship Research
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To conduct a content analysis of library and information studies (LIS) literature published in 2001 and test the domains developed by Crumley and Koufogiannakis. Methods: A comprehensive list of refereed library and information studies journals was compiled and reviewed independently by two researchers to derive a list of included journals. Articles published in 2001 from included journals were independently assessed for relevancy by two researchers. Researchers separately extracted and checked data from included articles. Results: 217 LIS journals were reviewed and 107 were included; 91 journals provided data. 2664 journal articles were examined, with 807 (30.3%) classified as research. The Top 10 journals for research published in 2001 were: 1) JASIST, 2) Scientometrics, 3) Info Proc & Man; 4) Coll & Res Lib, 5) Tie: J Lib Adm/Bull Med Lib Assn, 7) Libs & Culture, 8) J Doc, 9) Tie: J Info Sci/J Acad Libr. For the period studied, descriptive research (329 out of 807 articles) was published far more frequently than any other type. The domain Information Access & Retrieval had the highest number of research articles (314/807), followed by Collections (193/807), Management (135/807), Education (95/807) and Reference (77/807). Two new possible domains were identified: Library History and Professional Issues. Conclusions: Because 36 articles fell into the domain of Professional Issues, a case can be made to add this domain to Crumley and Koufogiannakis’ taxonomy. Library History was not added as a domain because historical research is not used for evidence-based decision-making. There was no evidence to support keeping the Marketing & Promotion domain. LISA provides the best coverage of the top 10 LIS research journals identified in this study.
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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 | 0,024 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».