How assessment websites of academic libraries convey information and show value
Notice bibliographique
Résumé
Purpose As libraries are required to become more accountable and demonstrate that they are meeting performance metrics, an assessment website can be a means for providing data for evidence-based decision making and an important indicator of how a library interacts with its constituents. The purpose of this paper is to share the results of a review of websites of academic libraries from four countries, including the UK, Canada, Australia and the USA. Design/methodology/approach The academic library websites included in the sample were selected from the Canadian Association of Research Libraries, Research Libraries of the United Kingdom, Council of Australian University Libraries, Historically Black College & Universities Library Alliance, Association of Research Libraries and American Indian Higher Education Consortium. The websites were evaluated according to the absence or presence of nine predetermined characteristics related to assessment. Findings It was discovered that “one size does not fit all” and found several innovative ways institutions are listening to their constituents and making improvements to help users succeed in their academic studies, research and creative endeavors. Research limitations/implications Only a sample of academic libraries from each of the four countries were analyzed. Additionally, some of the academic libraries were using password protected intranets unavailable for public access. The influences of institutional history and country-specific practices also became compelling factors during the analysis. Originality/value This paper seeks to broaden the factors for what is thought of as academic library assessment with the addition of qualitative and contextual considerations.
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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 | 0,029 | 0,191 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,020 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».