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Enregistrement W2775922399 · doi:10.18438/b8g66f

Understanding Factors that Encourage Research Productivity for Academic Librarians

2017· article· en· W2775922399 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kristin Hoffmann, Selinda Berg, Denise Koufogiannakis

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Association of Research LibrariesUniversity of WindsorUniversity of Ottawa
Mots-clésProductivityPsychologyUSablePeer reviewComputer sciencePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective – This project identifies the factors that contribute to the success of librarians as active researchers. Research success is generally aligned with productivity and output, and the authors are therefore interested in understanding the factors that encourage research productivity. This fills a gap in the literature on librarians as researchers, which has tended to focus on barriers rather than enablers. Methods – For this quantitative study, we distributed an online survey to 1,653 potential participants across Canada and received 453 usable responses for a 27% response rate. The survey asked participants to report their research outputs and to answer questions that addressed three categories of factors: Individual Attributes, Peers and Community, and Institutional Structures and Supports. We then statistically analyzed participant responses in order to identify relationships between the research output variables (weighted output score and number of peer-reviewed articles) and the three categories, the factors within those categories, and the constituent components. Results – Participants’ research output consisted largely of presentations, non-peer-reviewed articles, peer-reviewed articles, and posters. All three categories of factors were significantly related to research output, both for a calculated weighted output score and for number of peer-reviewed articles. All of the factors identified within those categories were also significant when tested against weighted output score, but Intrinsic Motivations was not a significant factor when tested against number of peer-reviewed articles. Several components of factors were also not significant for number of peer-reviewed articles. Age was the only significant component of Demographics. Three components of Education and Experience were significant: whether participants had received research training after completing their MLIS, whether they were working on an advanced degree, and the institution where they had obtained their MLIS. Conclusions – Research productivity is significantly impacted by all three categories: Individual Attributes, Peers and Community, and Institutional Structures and Supports. Fostering an environment that focuses on all of these areas will be most likely to promote research output for librarians. At the same time, this study’s findings point to particular aspects that warrant further investigation, such as the nature and effect of institutional support and librarians’ motivations for doing research.

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 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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0170,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,082 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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