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Enregistrement W2970353401

The government needs more librarians: The applicability of an MLIS education in a public sector setting

2019· article· en· W2970353401 sur OpenAlexaboutno aff
Cheryl Trepanier, Toni Samek

Notice bibliographique

RevueIDEALS (University of Illinois Urbana-Champaign) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Education and E-Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Public sectorPublic relationsPolitical sciencePublic administrationBusinessLibrary scienceComputer scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite seemingly aligned information-related objectives and geographic proximity, the employment intersection between graduates of the University of Alberta’s ALA-accredited MLIS program and the Government of Alberta, a major provincial public sector employer, has been limited. Seeing an opportunity for MLIS graduate employment with the GOA, this research builds from an analysis of recruitment postings complemented with survey and interview findings from MLIS graduates now working at the Government of Alberta. The information garnered addresses how their MLIS prepared them for their work, where there were gaps, and what, if anything, they would have done differently to prepare for a public service career. \n\nDiscussion focuses on the education, experience, and competencies sought by this public sector employer. Covering multiple job levels, Government of Alberta recruiters often expressed a preference for a “library education” but it was seldom a mandatory requirement, nor was a masters-level education. Every job required additional experience or expertise, indicating that MLIS graduates interested in public sector work may have to develop additional experience elsewhere or be prepared to accept a lower-level entry position. Information work in a government setting is not fundamentally different from traditional\nlibrarianship focused on public or academic institutions where, at the core, the aim is to make information accessible for the public good. However, findings indicate that the government employee is often required to further analyze information to support decision-making, requiring skills and competencies that many reported underdeveloped in their MLIS education including project management; business analysis and writing skills; technology; and policy development.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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