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Enregistrement W2432874325 · doi:10.18438/b81w5x

Library Assessment and Quality Assurance - Creating a Staff-Driven and User-Focused Development Process

2016· article· en· W2432874325 sur OpenAlexvenueno aff
Håkan Carlsson

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality assuranceProcess (computing)Strategic planningProcess managementQuality (philosophy)Plan (archaeology)Computer scienceTracking (education)Engineering managementKnowledge managementBusinessEngineeringService (business)MarketingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – Gothenburg University Library has implemented a process with the goal to combine quality assurance and strategic planning activities. The process has bottom-up and top-down features designed to generate strong staff-involvement and long-term strategic stability. Methods – In 2008 the library started implementing a system in which each library team should state a number of improvement activities for the upcoming year. In order to focus the efforts, the system has gradually been improved by closely coupling a number of assessment activities, such as surveys and statistics, and connecting the activities to the long-term strategic plan of the library. Results – The activities of the library are now more systematically guided by both library staff and users. The system has resulted in increased understanding within different staff groups of changing external and internal demands, as well as the need for continuous change to library activities. Conclusion – Library assessment and external intelligence are important for tracking and improving library activities. Quality assurance and strategic planning are intricate parts in sustainable development of better and more effective services. The process becomes more effective when staff-driven and built upon systematic knowledge of present activities and users.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,248
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,213
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2480,213
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,006
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0240,012
Science ouverte0,0050,022
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,266 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Observationnel
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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