Cross-border implementation of Institutional Repository: A case of Aga Khan University
Notice bibliographique
Résumé
Institutions globally have increasingly embraced Institutional Repositories (IRs) to collect, showcase, archive, and preserve their intellectual and scholarly output. Many benefits are gained from implementation of the platform including: the institution’s visibility, status and reputation is increased; authors get wider public access and visibility thus more citations for their work; long-term preservation of research; and the library benefits from its new role in information creation and distribution thus the opportunity to re-assert its importance in the face of declining user dependence on libraries for simple access to information (Sharif 2013). Despite the high uptake of IRs to manage institutions’ digital resources more effectively, little has been written on the experience of cross-border implementation. This paper seeks to fill this gap by presenting unique lessons learnt from the implementation of Digital Commons (DC), a proprietary hosted institutional repository platform by Bepress. The platform is implemented across AKU’s 7 campuses in 5 countries (United Kingdom, Pakistan, Kenya, Uganda and Tanzania). The varying technological, economical, and cultural contexts of these countries have had effect on the implementation of the platform and have presented some unique and interesting lessons. Cross-border implementation faces many distinctive challenges. From AKU experience, these include lack of a national body for co-ordinating IRs in majority of the countries where AKU is operating; and inequalities in technical expertise, internet access, extent of use, and social support. On the other hand, institutions receive immense benefits from cross-border implementation. Key benefits include: IR helps address the unevenness in availability of researchers’ output where Africa for instance accounts for only 2% of the world’s research output (Christian 2008); and implementation team benefits from networking with colleagues. Being part of the implementation team and working collaboratively with the entire implementation team, the authors share the challenges and best practices learnt first-hand.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».