Measuring Usage: A Comprehensive Analysis of a Social Work Journal Collection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study examines what can be learned about a library’s electronic social work journal collection from usage statistics, survey data, faculty publications, and an examination of open access (OA) availability. A collections analysis was completed using data from two sources: a custom report by 1Science and results of a faculty survey on top journals for teaching. After creating a list of journals important to social work, top journals were identified by article downloads, faculty-authored publications, and references to faculty-authored papers. A publications analysis using faculty websites and author searches in Web of Science was also completed, to provide local, contextual data. SHERPA/RoMEO was used to determine the journals’ OA level and archiving policy. Library coverage for the journals was also included in the analysis. Results show that the McGill University Library has access to almost all of the journals identified as important to social work. Nearly one-third of publications authored by the McGill University School of Social Work since 2006 are OA, and more than half of the faculty in the school have at least one article published in an OA journal. While this is a good start for librarians who want to help faculty and students understand OA publishing and access, there is room for outreach in this area. While these results will aid librarians supporting faculty, students, and practitioners in the field of social work, a secondary aim of the study is to demonstrate a method that can be used by librarians undertaking similar analyses in other fields.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,000 |
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 découle