Unbundling practice: the unbundling of big deal journal packages as an information practice
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this article is to introduce a theoretical framework and approach for studying the evaluation and decision-making practices through which academic librarians attempt to reduce the cost of electronic journal subscriptions – an organizational practice known as the unbundling of big deal journal packages. Design/methodology/approach The article presents a literature-based conceptual analysis of several fields to delineate the elements of the practice of unbundling of big deal journal packages. Beyond analysing the prior literature, the discussion is supported by empirical findings from a pilot study on the topic conducted by two of the article's authors. Findings The main finding of the article is that the unbundling of big deal packages is a case of what sociologist refers to as decision-making in a social context. By reviewing previous studies, the article identifies the social and material elements constitutive of this practice. This, in turn, allows to develop questions and concepts for future research on the topic and to position it as an area of inquiry within the field of information behaviour/practices. Originality/value The article is the first attempt to conceptualize the unbundling of big deal journal packages by highlighting its phenomenological status as a type of information practice. In addition, the article proposes a research approach for studying this type of information practice by drawing on insights from the information behaviour/practice literature and enriching them through practice theory contributions in organizational studies and sociology.
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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 | 0,049 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,031 |
| Communication savante | 0,025 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».