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Enregistrement W2518274222 · doi:10.1111/hir.12151

Demonstrating the financial impact of clinical libraries: a systematic review

2016· review· en· W2518274222 sur OpenAlex
Anne Madden, Pamela Collins, Sondhaya McGowan, Paul Stevenson, David Castelli, Loree Hyde, Kristen DeSanto, Nancy O’Brien, Michelle Purdon, Diana Delgado

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Information & Libraries Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensFraser Health
Organismes subventionnairesMedical Library Association
Mots-clésRevenueComputer scienceRobustness (evolution)FinanceActuarial scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this review is to evaluate the tools used to measure the financial value of libraries in a clinical setting. METHODS: Searches were carried out on ten databases for the years 2003-2013, with a final search before completion to identify any recent papers. RESULTS: Eleven papers met the final inclusion criteria. There was no evidence of a single 'best practice', and many metrics used to measure financial impact of clinical libraries were developed on an ad hoc basis locally. The most common measures of financial impact were value of time saved, value of resource collection against cost of alternative sources, cost avoidance and revenue generated through assistance on grant submissions. Few papers provided an insight into the longer term impact on the library service resulting from submitting return on investment (ROI) or other financial impact statements. CONCLUSIONS: There are limited examples of metrics which clinical libraries can use to measure explicit financial impact. The methods highlighted in this literature review are generally implicit in the measures used and lack robustness. There is a need for future research to develop standardised, validated tools that clinical libraries can use to demonstrate their financial impact.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,346
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,250 · 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