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.
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]
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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 | 0,017 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,116 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».