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Enregistrement W2963187247 · doi:10.1002/isd2.12110

Understanding the influence of librarians cognitive frames on institutional repository innovation and implementation

2019· article· en· W2963187247 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnowball samplingReputationCognitionKnowledge managementCitizen journalismPsychologySampling frameThematic analysisSociologyPublic relationsVisibilityBusinessPolitical scienceComputer scienceWorld Wide WebSocial scienceQualitative researchGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An institutional repository (IR) is an information system (IS) that has the potential to promote open access to scientific knowledge and the visibility and reputation of scholars. The small number of universities in developing countries that have successfully innovated and implemented an IR hampers the actualization of these benefits. This situation calls for effort toward understanding the factors responsible. We used the snowball sampling technique to select 45 academic librarians from three university libraries in Nigeria that were involved in IR innovation. Data were collected through in‐depth interviews and participatory observation for 15 months. Thematic data analyses show that the relationships between academic librarians' IR innovation cognitive frames (belief, scripts, and resistance routines) influence IR innovation outcomes. The result is a research model that explicates how the relationships between academic librarians' cognitive frames and internal functioning of libraries constitute IR innovation barriers to IR innovation and implementation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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