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Enregistrement W2204346515 · doi:10.18438/b8j88h

Use of ESBCO Discovery Tool at One University Reveals Increased Use of Electronic Collections but Decreased Use in Circulation of Print Collections

2015· article· en· W2204346515 sur OpenAlexvenueno aff
Aoife Lawton

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterlibrary loanCirculation (fluid dynamics)Library scienceComputer scienceService (business)LoanWorld Wide WebBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Calvert, K. (2015). Maximizing academic library collections: Measuring changes in use patterns owing to EBSCO Discovery Service. College & Research Libraries, 76(1), 81-99. http://dx.doi.org/10.5860/crl.76.1.81 Objective – To find out what the effects of a discovery tool are in relation to usage of print and electronic library collections, and with the aim to measure the effects in three specific areas: circulation numbers, use of electronic resources, and interlibrary loan requests. Design – Comparative quantitative analysis of usage statistics and data sets. Setting – A regional comprehensive university in the United States of America. Subjects – Usage data from a university library. Methods – The methods used were informed by three hypotheses stated at the beginning of the study. First, an analysis of usage data of e-resources tested the hypothesis that the introduction of a discovery tool would increase use of e-resources. Second, to test whether the use of print collections increased, circulation statistics including items borrowed via consortia and in-house use statistics were measured. Finally, interlibrary loan statistics from 2010 to 2013 were collated to test if the EBSCO Discovery Service (EDS) led to a decrease in interlibrary loan requests. Main Results – The introduction of the EBSCO discovery tool resulted in increased use of EBSCOhost and other databases at the library in question. However, the library's circulation statistics decreased, with a drop of 28% of checkouts compared to the previous year. The drop is more pronounced with undergraduates, who checked out 39% fewer items after the EDS was introduced. There was a 30% decrease in requests for borrowing items from a consortia. There was insufficient data to support or refute the third hypothesis. Conclusion – The implementation of a discovery tool at one library has had both postive and negative outcomes. An increase in the use of electronic collections was observed as a positive outcome, whereas a decrease in the use of print collections was a negative outcome. Due to the findings of the study, the library revised its policy on content inclusion to the EDS. Any new content is now screened for suitability before it is included. As a changing student demographic evolves at the library, with an increase in distance and online learners, the library will grow its collection in line with their needs. The author notes that a further study is needed to examine ebook usage, and recommends that the library consider a move towards ebooks for all

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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