A Tale of Two Serials Cancellations
Notice bibliographique
Résumé
Beginning in 2016, both Western Washington University (WWU) and George Washington University (GWU) found that they needed to make significant and similar reductions in continuations costs over the next five years. In response, this past year, both institutions took independent, significant steps toward these ends, developing systematic, sustainable procedures for addressing these reductions. The approaches taken by the two institutions will be compared and contrasted in this presentation, particularly with respect to the following questions, which both libraries encountered: What defines a successful cancellation process in 2016? What are the most effective approaches to cancelling serials? When do cancellations do ”least harm” to students and faculty? After cancellations, how is access to content affected to the smallest degree possible? Did the cancellation process have the appearance of fairness to stakeholders? How does a library foster university buy-in? What do successful negotiations with publishers look like? Members of the team will discuss: Criteria for possible retention or cancellation Different assessment methods utilized Communication with subject liaisons and disciplinary teams Outreach to and response from faculty The panel will also address lessons learned from their efforts, as well as future plans in a continuing flat budget scenario.
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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 | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,011 |
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 ».