Are Best Practices Really Best? A Review of the Best Practices Literature in Library and Information Studies
Notice bibliographique
Résumé
Objective - The term “best practice” appears often in library and information science literature, yet, despite the frequency with which the term is used, there is little discussion about what is meant by the term and how one can reliably identify a best practice. Methods – This paper reviews 113 articles that identify and discuss best practices, in order to determine how “best practices” are distinguished from other practices, and whether these determinations are made on the basis of consistent and reliable evidence. The review also takes into account definitions of the term to discover if a common definition is used amongst authors. Results – The “evidence” upon which papers on “best practices” are based falls into one of the following six categories: 1) opinion (n=18, 15%), 2) literature reviews (n=13, 12%), 3) practices in the library in which the author works (n=19, 17%), 4) formal and informal qualitative and quantitative approaches (n=16, 14%), 5) a combination of the aforementioned (i.e., combined approaches) (n=34, 30%), and 6) “other” sources or approaches which are largely one of a kind (n=13, 12%). There is no widely shared or common definition of “best practices” amongst the authors of these papers, and most papers (n=94, 83%) fail to define the term at all. The number of papers was, for the most part, split evenly amongst the six categories indicating that writers on the subject are basing “best practices” assertions on a wide variety of sources and evidence. Conclusions – Library and information science literature on “best practices” is rarely based on rigorous empirical methods of research and therefore is generally unreliable. There is, in addition, no widely held understanding of what is meant by the use of the term.
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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 | 0,146 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,022 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».