Preferred but not Required: Examining Research Data Management Roles in Health Science Librarian Positions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Research data management (RDM) is being recognized as an increasingly important role for librarians. In this paper, the role of health science librarians in supporting research data management endeavors is examined. Methods: All job postings currently (as of April 5th, 2018) available on the University of Toronto’s Faculty of Information (iSchool) job site were analyzed to identify positions related to health science librarianship. The job responsibilities and descriptions were then examined to identify instances where research data management was mentioned. Results: Thirty-two postings from the search results were identified as meeting the inclusion criteria. Of these thirty-two health science librarian postings which were included in the analysis, eight included supporting research data management services, in some capacity, as part of the position description. Discussion/ Conclusion: Through the job posting analysis, a picture emerges where RDM is not consistently seen as a role for health science librarians. However, the literature indicates that in many instances, research data management is already being done by health science librarians, and is a trend which is likely to continue in the future. As such, it is important that research data management services start being acknowledged and reflected in education and job description opportunities.
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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 | 0,035 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».