Benchmarking veterinary librarians’ participation in systematic reviews and scoping reviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this study were to benchmark roles that veterinary librarians at universities and colleges play in systematic reviews (SRs) and scoping reviews that are conducted by faculty and students at their institutions, to benchmark the level of training that veterinary librarians have in conducting SRs, to identify barriers to their participation in SRs, and to identify other types of literature reviews that veterinary librarians participate in. METHODS: Sixty veterinary librarians in universities and colleges in Canada, the United States, England, Scotland, Ireland, Australia, and New Zealand were surveyed online about their roles and training in conducting SRs, barriers to participation in SRs, and participation in other types of literature reviews. RESULTS: Veterinary librarians' highest participation was at an advising level in traditional librarian roles as question formulator, database selector, search strategy developer, and reference manager. Most respondents reported pretty good to extensive training in traditional roles and no or some training in less traditional roles. Sixty percent of respondents received few or no requests to participate in SRs, and only half of respondents had participated in SRs as a review team member. Sixty percent of respondents stated that their libraries had no policies regarding librarian roles and participation in SRs. CONCLUSIONS: The surveyed veterinary librarians participated in SRs to a lesser degree than human health sciences librarians, experienced low demand from veterinary faculty and students to participate in SRs, and participated as review team members at significantly lower rates than human health sciences librarians. The main barriers to participation in SRs were lack of library policies, insufficient training, and lack of time.
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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 | 0,184 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».