How Much Is Enough? Examining Computer Science and Civil Engineering Citation Data to Inform Collection Development and Retention Decisions in Three Large Canadian University Libraries.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Science and engineering libraries have an important role to play in preserving the intellectual content in research areas of the departments they serve. This study employs bibliographic data from the Web of Science database to examine how much research material is required to cover 90% of faculty citations in civil engineering and computer science. Bearing in mind the importance of access to current as well as past research, as well as the issue of space in libraries, the study evaluates citations from one year's worth of research output from faculty in three prominent Canadian universities with departments in civil engineering and computer science: University of Toronto, University of British Columbia and McGill University for the purpose of best aligning collection development activities with science and engineering research needs. The findings for all three institutions combined show that 25 years of computer science literature is needed to cover 90% of researchers' citations, whereas 30 years of materials are needed for civil engineering. We also found that the citation data is not only discipline specific, but also location specific, and a one-size-fits-all approach is not appropriate when making collections and retention decisions. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle