The Nuts and Bolts of Supporting Change and Transformation for Research Librarians
Notice bibliographique
Résumé
Libraries have a rich tradition of providing services and support to researchers.In recent years, changing technology, evolving research methods and requirements, and the transforming landscape of scholarly communication have revealed a need for libraries to actively engage scholars and participate in the entire research lifecycle.As liaison and subject librarian roles shift to a more holistic and engagement-focused model, it is important that libraries provide them with the tools and resources to develop new skills.This paper will focus on three ways in which the North Carolina State University Libraries created and supported relevant training and opportunities for research librarians to gain the expertise necessary to embrace new roles and deeper collaboration across the research enterprise.Examples include the Data and Visualization Institute for Librarians, the Visualization Discussion Series, and the Research Data Committee.Through these examples, we will share ideas for creating peer-to-peer learning opportunities, explore some of the skills necessary for increased engagement, and provide insights into the challenges and opportunities related to supporting and developing new skills for librarians.
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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 | 0,143 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,108 |
| Communication savante | 0,077 | 0,090 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,056 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».