Cost per Use as an Electronic Resources Evaluation Parameter: Can You Use It Under Extraordinary Circumstances?
Notice bibliographique
Résumé
In 2017, the University of Puerto Rico (UPR) suffered two extraordinary events that substantially affected library services. From March through June 2017 the university was closed due to a student strike that affected daily activities and academic services. In September of the same year, our country was hit by the most powerful hurricane ever recorded in its history, which left the whole island without power and communications infrastructure for many months. In both scenarios, access to electronic resources was seriously affected. Usage reports are important for, among other things, evidencing the use of electronic resources in a certain collection, justifying the allocation of funds, and as criteria for evaluating resources. Cost per use is one of the evaluation parameters used by many academic institutions, including the Library System at the UPR Rio Piedras Campus (UPRRP). However, what happens when there are extraordinary factors that affect the calculation of the cost per use during a period of time? What alternatives exist, if any, to be able to calculate and continue using cost per use as a reliable evaluation parameter? This work in progress proposes the development of a new way of calculating and analyzing the cost per use of the electronic subscriptions of the UPRRP Library System using data that is not influenced by extraordinary events and that may affect the final result. The use of the median instead of the average to calculate the cost per use can be an effective alternative to deal with this problem.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».