Disseminating the lessons of evidence-based practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Dissemination of research results is vital to the progress of the profession as well as helping to improve practice. It involves not only making your research available, but also ensuring that it is accessible to others and presented in a manner that is easy to understand. In addition, it is important to use a variety of techniques for delivering information in order to provide evidence (or to conduct research where no data are available) for what we do as librarians and to help others understand how we define our role. In this chapter, we explore the evidence for dissemination and the different methods by which research and knowledge can be circulated. We also provide an overview of how distribution is used by librarians and investigate innovative ways to make your research known. Two types of disseminators, those who conduct research and those who use research findings in their practice, are examined throughout the chapter. Scenario As a special librarian, you work with a business research group consisting of a statistician, a research assistant and an MBA. Your role includes conducting environmental scans, facilitating access to online resources and performing comprehensive literature searches. You are also being asked to order documents for employees and other time-consuming tasks which could be done by other staff. You report to the vice president of the organization, who understands little about your role, yet she speaks on your behalf at board meetings. Since you see your boss infrequently, you prepare carefully for your meetings. You wish to communicate your needs and wants better, using evidence. You also want to find effective ways to get vital information to your supervisor. As a solo librarian, you also worry that you are isolated from other librarians and want to find ways to keep up with issues of relevance to your profession while at the same time gaining the support of your colleagues. Effective dissemination Dissemination continues to be a hot topic in recent literature. In order to be effective, research needs to be user-friendly, that is, understandable by those to whom we report, as well as to our colleagues. Many libraries are run by non-librarians and many librarians report to a person in another discipline who may not clearly understand their role and function within the organization.
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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 | 0,018 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 ».