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Enregistrement W2625613564 · doi:10.29173/jchla29376

Transforming a Library Service within a Provincial Healthcare Organization: Forging a New Path

2018· article· en· W2625613564 sur OpenAlexaffvenueabout
Morgan Truax, Carol Connolly, Connie Winther

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)Knowledge managementBusinessBest practiceHealth careService delivery frameworkAnalyticsComputer scienceMarketingManagementPolitical scienceData scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Prior to 2011, libraries within Alberta Health Services (AHS) operated using a variety of self-determining service models across 19 locations. Evaluation of library services demonstrated significant gaps in service delivery and access to resources, cost inefficiencies and variation in library service standards across the province. National and international trends reflected ongoing library closures and challenges to demonstrate library contributions to organizational goals and improvements in health information literacy. Description: In January 2011, all AHS library services were aligned under the Knowledge Management Department to capitalize on the natural fit between libraries as conduits to evidence and knowledge management practices that support the use of evidence in practice. The mandate was to develop enterprise-wide library resources and services to support clinical decision-making and quality patient care under the umbrella of the Knowledge Resource Service (KRS). The Business Case for KRS Optimization guided this initiative. Outcome: KRS is now a focal point for access to, and expertise in, healthcare information resources and services. Organization-wide evaluations conducted in 2011 and 2014 show increased user satisfaction, while utilization analytics reflect continued growth. Discussion: The KRS Optimization Initiative was a proactive, internally driven effort to extend library services and resources beyond the traditional library space, streamline ‘back-office’ functions and allow staff to contribute to organizational initiatives. The path has been winding yet lessons learnt include the value of dedicated staff, teamwork, and maintaining a focus on improving service for all AHS staff and clinicians.

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: oui · 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
Étude de caslow
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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0350,023
Communication savante0,0290,014
Science ouverte0,0040,024
Intégrité de la recherche0,0100,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,300 · 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 · Étude de cas
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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