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Enregistrement W2239105819 · doi:10.7191/jeslib.2015.1085

Research Data Services in Academic Libraries: Data Intensive Roles for the Future?

2015· article· en· W2239105819 sur OpenAlexaboutno aff
Carol Tenopir, Suzie Allard, Mike Frame, Ben Birch, Lynn Baird, Robert J. Sandusky, Madison L. Langseth, Dane Hughes, Andrew Lundeen

Notice bibliographique

RevueJournal of eScience Librarianship · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueResearch Data Management Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAcademic libraryService (business)Stratified samplingSample (material)Survey data collectionLibrary sciencePublic relationsPolitical scienceBusinessPsychologyComputer scienceMarketingStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The primary objectives of this study are to gauge the various levels of Research Data Service academic libraries provide based on demographic factors, gauging RDS growth since 2011, and what obstacles may prevent expansion or growth of services. Methods: Survey of academic institutions through stratified random sample of ACRL library directors across the U.S. and Canada. Frequencies and chi-square analysis were applied, with some responses grouped into broader categories for analysis. Results: Minimal to no change for what services were offered between survey years, and interviews with library directors were conducted to help explain this lack of change. Conclusion: Further analysis is forthcoming for a librarians study to help explain possible discrepancies in organizational objectives and librarian sentiments of RDS.

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)0,147
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,237
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1470,237
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,013
Études des sciences et des technologies0,0090,008
Communication savante0,0370,040
Science ouverte0,0060,012
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,006

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 Opus0,576
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,093 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations103
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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