Embedded Librarianship is Not Well Understood by Librarians at Chinese Universities, but Represents a Promising Service Model
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Sun, H., Liu, Y., Wang, Z., & Zuo, W. (2019). Embedded librarianship in China: Based on a survey of university libraries. The Library Quarterly, 89(1), 53–66. https://doi.org/10.1086/700663 Abstract Objective – To determine the extent to which embedded librarianship is understood and implemented with a focus on service models, best practices, and barriers. Design – Survey questionnaire with follow up interviews. Setting – Provincial and ministerial university libraries in China. Subjects – Subject or liaison librarians from the 84 institutions with science and technology “information searching and evaluation centres” called S&TNS (p. 56). Methods – The authors identified potential participants through the eligible institutions’ library websites or by contacting the library’s managers. Then they randomly selected three librarians (n = 252) from each library to be invited to participate. 56 responded from 41 unique institutions. When respondents indicated that their library had embedded library services, the authors contacted them for follow up interviews. Main results – Results of the questionnaire revealed that most respondents were unclear about the concept of embedded librarianship with many mistaking traditional models of librarianship as embedded. Roughly half (n = 21) of respondents reported embedded librarians at their institution. Follow up interviews revealed five models of embeddedness: (1) subject librarianship, (2) teaching information retrieval or library orientation sessions, (3) participation in research teams, (4) co-location with academic departments, and (5) assisting university administration with decision-making. Only half of these libraries (n = 11) conducted some form of assessment. Conclusion – Embedded librarianship is a promising, but not yet widely adopted model in Chinese university libraries. More should be done to advocate for its implementation or libraries risk obsolescence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,502 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».