Extending medical librarians’ competencies to enhance collection organisation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Like many health library associations, the Medical Library Association (MLA) developed competencies guiding lifelong learning and competence for medical librarians. Medical librarians should be able to develop skills in identified areas. One MLA indicator of organising resources defines expert skill as the ability to develop classification and metadata schemes for unique collections. OBJECTIVES: This manuscript reviews available curricula for selected library programmes in the United States and Canada, along with professional development and informal opportunities for skill development to identify how medical librarians, who are not experts in cataloging or metadata and not employed as cataloging or metadata librarians, can progress in competency. METHODS: The authors reviewed library school and continuing education programming around metadata, along with answers from a pre-existing informal poll regarding cataloging and metadata roles in health sciences libraries. Data were collected and examined using descriptive statistics. DISCUSSION: Gaps and opportunities for education around organising resources are discussed, including library school courses, formal continuing education opportunities and informal learning (e.g. peer support networks, on-the-job learning). CONCLUSION: Education in organising resources should be created throughout the educational journey of librarianship. Continuing educational opportunities in organising resources should be created by professional organisations that expect competency in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».