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Enregistrement W3111389596 · doi:10.5703/1288284317145

The Forest, The Trees, The Bark, The Pith: An Intensive Look at the Circulation Rates of Primary Texts in Ten Major Literature Areas at the University of Oregon Libraries

2020· article· en· W3111389596 sur OpenAlexaff
Jeff D. Staiger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Collection Development and Digital Resources
Établissements canadiensPurdue Pharma (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirculation (fluid dynamics)GermanLibrary scienceHistorySubject (documents)KnightLatin AmericansSample (material)Computer sciencePolitical scienceArchaeologyLawEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This poster looks at the circulation rate for literary primary texts, which constitute a unique area of collecting in academic libraries: while they do not in most cases meet immediate research needs, it is assumed that libraries ought to acquire them, for reasons including future research needs, preservation of the cultural record, and the ability of members of the intellectual community to stay current, those these remain primarily tacit. The circulation trends of contemporary literary works in ten areas of literature (English, American, German, French, Italian, Spanish, Latin American, Chinese, Japanese, and Russian) over the past twenty years at the University of Oregon Knight Library are presented and the circulation turnover rate (CTR), for each of these subject areas are presented. Sample graphs allow for the comparison of circulation rates and numbers of books across time, and serve as examples of the utility of such visualizations of the numbers. The key question raised by the study is what makes a good CTR for a particular region of the collection? The poster concludes by summarizing the considerations that bear on the interpretation of the CTR as an index of how the collection is “working.”

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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