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Enregistrement W2775922399 · doi:10.18438/b8g66f

Understanding Factors that Encourage Research Productivity for Academic Librarians

2017· article· en· W2775922399 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0050,862
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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