Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – Canadian library workforce data were used to explore recent graduates’ perceptions of their MLS programs: their ratings of the competencies acquired, satisfaction with the overall quality of education, and suggested improvements. Design/Methodology/Approach – Surveys of libraries and practitioners were conducted from 2003 to 2006. These data were used as a baseline in replicating the survey with the staff of Canadian research libraries in 2013/2014. Recent graduate librarian data were extracted from the two data sets and comparatively analyzed. Findings – The profile of recent graduates did not change appreciably between 2004 and 2014. Graduates surveyed in 2014 more favorably rated generalist skills and were more likely than the 2004 sample to indicate that they were provided with the range of skills and abilities required to effectively perform their jobs. Management, leadership, and business skills continued to rank lowest. Roughly half of 2004 and 2014 graduates continued to indicate satisfaction with the quality of education received overall. Similarly, half of 2004 and 2014 graduates felt that they could apply what they learned to their current jobs and fewer agreed that they were provided with a realistic depiction of what it is like to work as an academic librarian. Suggestions for program improvement were mostly stable over time, with greatest importance attached to making programs more practical/practice-oriented and improvements to the relevance and currency of the curriculum. Originality/Value – Studies of the Canadian library workforce had not been conducted previously. This study should be of interest to MLS schools who are re-envisioning their programs with the experiences of recent graduates/new professionals in mind.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».