Canceling the Big Deal: Three R1 Libraries Compare Data, Communication, and Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Canceling the Big Deal is becoming more common, but there are still many unanswered questions about the impact of this change and the fundamental shift in the library collections model that it represents. Institutions like Southern Illinois University Carbondale and the University of Oregon were some of the first institutions to have written about their own experience with canceling the Big Deal several years ago, but are those experiences the norm in terms of changes in budgets, collection development, and interlibrary loan activity? Within the context of the University of California system’s move to cancel a system-wide contract with Elsevier, how are libraries managing the communication about Big Deals both internally with library personnel as well as externally with campus stakeholders? Three R1 libraries (University of Maryland, University of Oklahoma, and Kansas State University) will compare their data, discuss both internal and external communication strategies, and examine the impact these decisions have had on their collections in terms of interlibrary loan and collection development strategies. The results of a brief survey measuring the status of the audience members with respect to Big Deals, communication efforts with campus stakeholders, and impacts on collections will also be discussed.
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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 | 0,032 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,023 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».