Needs assessment for improving library support for dentistry researchers
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
OBJECTIVE: To better support dentistry researchers in the ever-changing landscape of scholarly research, academic librarians need to redefine their roles and discover new ways to be involved at each stage of the research cycle. A needs assessment survey was conducted to evaluate faculty members' research support needs and allow a more targeted approach to the development of research services in an academic health sciences library. METHODS: The anonymous, web-based survey was distributed via email to full-time researchers at the Faculty of Dentistry, University of Toronto. The survey included twenty questions inquiring about researchers' needs and behaviors across three stages of the research cycle: funding and grant applications, publication and dissemination, and research impact assessment. Data were also collected on researchers' use of grey literature to identify whether current library efforts to support researchers should be improved in this area. RESULTS: Among library services, researchers considered support for funding and grant applications most valuable and grey literature support least valuable. Researcher engagement with open access publishing models was low, and few participants had self-archived their publications in the university's institutional repository. Participants reported low interest in altmetrics, and few used online tools to promote or share their research results. CONCLUSIONS: Findings indicate that increased efforts should be made to promote and develop services for funding and grant applications. New services are needed to assist researchers in maximizing their research impact and to increase researcher awareness of the benefits of open access publishing models, self-archiving, and altmetrics.
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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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