The government needs more librarians: The applicability of an MLIS education in a public sector setting
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».