How librarians make decisions: the interplay of subjective and quantitative factors in the cancellation of Big Deals
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to investigate the decision-making process of librarians at the University of Western Ontario who attempted to cancel the Wiley Big Deal. The aim of the study is to reveal the underlying factors that affected their decision-making process. By understanding the decision-making process of librarians, it may be possible to devise a system that takes into consideration not only quantitative factors but also the subjective or qualitative factors that impact librarians’ decisions and thus make it easier to cancel these Big Deals. Design/methodology/approach The study involved administering an online survey to 25 librarians involved in the cancellation project. Follow-up interviews were conducted with 13 of these librarians to understand at a deeper and more nuanced level the factors that influenced their decisions. Findings The main finding was that the librarians who participated in the study could be divided into two groups – a data-driven criteria group and a subjective criteria group – based on their ranking of the factors used to make their cancellation decisions. Most librarians interviewed used a mixture of quantitative factors and qualitative factors when making their cancellation decisions. The authors found that those participants who had greater professional experience and a closer relationship with the faculties in their subject areas had more difficulty in cancelling journals. Very few librarians relied on quantitative data alone. Originality/value This study is one of few that have examined the subjective factors that influence librarians’ decisions regarding cancellation of Big Deals. It has implications regarding the movement towards centralized collection management and reliance on quantitative data alone when making collection decisions.
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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 | 0,066 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,018 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».