What Do Australian Library and Information Professionals Experience as Evidence?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – This article presents the findings of a project which established an empirical basis for evidence based library and information practice (EBLIP). More specifically, the paper explores what library and information professionals experienced as evidence in the context of their professional practice. Methods – The project consisted of two sub-studies. The public library sub-study was conducted using ethnography. Over a 5-month period, a member of the research team travelled to a regional public library on 15 occasions, staying between 3 and 4 days on each visit. The researcher observed, interacted, and became involved in the day-to-day activities of this library. These activities were recorded in a journal and added to the researcher’s insights and thoughts. Additionally, 13 face-to-face interviews with staff in positions ranging from the operational to the executive were conducted. The academic sub-study was conducted using Constructivist Grounded Theory. Semi-structured interviews were conducted either in person or via Skype, with 13 librarians from Australian universities. Interviewees were in a diverse array of roles, from liaison librarian to manager and library director. Results – The project found that the Australian academic librarians and the public librarians who participated in the project experienced six elements as evidence: observation, feedback, professional colleagues, research literature, statistics, and intuition. Each of these will be described and highlighted with examples from each of the two studies. Conclusions – The findings of this study revealed many similarities in the way that library professionals from both studies experienced evidence. Evidence was not hierarchical, with evidence from many sources being valued equally. In contextualizing evidence and applying to the local environment, library professionals were able to draw upon more than one source of evidence and apply their professional knowledge and experiences. In this way evidence was more nuanced.
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
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 | 0,033 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».