Librarian Support for Researchers in Ontario Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This study investigates the extent to which Ontario hospital librarians and library resources support researchers and describe the librarians' participation in research capacity building within their institutions. Methods A 16-question SurveyMonkey™ web-based survey questionnaire was disseminated via email to 53 potential participants consisted of library directors, managers and solo librarians. Results The response rate was 60%. The number of researchers supported by librarians ranged from 10 or less to 76 or more researchers in the past 10 months. Librarians supported a variety of scholarly research outputs, assisting researchers with journal articles being the most frequently supported activity. The top three library resources used to support researchers were licensed electronic journals, print collections and expert librarian searches. One of the reported ways librarians received training to better assist researchers was via online continuing education.Discussion As others have reported, there was a predominance of support for literature studies including literature reviews and systematic reviews. Surprisingly, some librarians reported that they had all the databases or resources they needed to support research, while an alarming 79 per cent of respondents reported not having access to all the databases and resources they needed. Lack of access to databases or online resources may have a negative effect on the quality of research the librarians provided. Raising the awareness of the role of the librarian in supporting researchers in the hospital setting can inform the health sciences librarians' professional practices and provide evidence of the library's participation in the research capacity building of the organization.
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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 | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,003 |
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 ».