“You Need to Make it as Easy as Possible for Me”: Creating Scholarly Communication Reports for Liaison Librarians
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The typical trifecta of liaison librarian positions (collections, reference, and teaching) is shifting to include additional skillsets and competencies, particularly scholarly communications. While liaison librarians adapt to these changing roles, the question of how to upskill and train liaison librarians in scholarly communications is timely and still in flux. The lack of time required to improve these competencies and skills is an oft-cited challenge. DESCRIPTION OF PROJECT To address the challenge of lack of time, this article describes a pilot project undertaken with the aid of a Master of Information Studies practicum student to create scholarly communications reports for liaison librarians. These reports provide background knowledge and discipline-specific information about the scholarly communications landscape, particularly within the institutional context. The goal of the reports is to provide liaison librarians with greater contextual knowledge of their disciplines and the publishing patterns within their departments. This article will discuss the methodology behind creating these reports as well as feedback from liaison librarians on their relevance and potential use. NEXT STEPS The initial pilot was promising, however using a practicum student to create such reports may not be sustainable. Other possibilities include holding “research report retreats” for liaisonlibrarians to complete their own reports with a scholarly communications expert on hand. Additionally, institutions without a master’s program in library and information studies could consider the creation and updating of such reports as a backup project for existing fulltime or student staff.
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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 | 0,036 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».