Developing evidence‐based librarianship: practical steps for implementation*
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based librarianship (EBL) is a relatively new concept for librarians. This paper lays out a practical framework for the implementation of EBL. A new way of thinking about research in librarianship is introduced using the well-built question process and the assignment of librarian research questions to one of six domains specific to librarianship. As a profession, librarianship tends to reflect more qualitative, social sciences/humanities in its research methods and study types which tend to be less rigorous and more prone to bias. Randomised controlled trials (RCT) do not have to be placed at the top of an evidence 'hierarchy' for librarianship. Instead, a more encompassing model reflecting librarianship as a whole and the kind of research likely to be done by librarians is proposed. 'Evidence' from a number of disciplines including health sciences, business and education can be utilized by librarians and applied to their practice. However, access to and availability of librarianship literature needs to be further studied. While using other disciplines (e.g. EBHC) as a model for EBL has been explored in the literature, the authors develop models unique to librarianship. While research has always been a minor focus in the profession, moving research into practice is becoming more important and librarians need to consider the issues surrounding research in order to move EBL forward.
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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 | 0,381 | 0,317 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,029 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».