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Enregistrement W3120542121 · doi:10.18438/eblip29604

Evaluation of Integrated Library System (ILS) Use in University Libraries in Nigeria: An Empirical Study of Adoption, Performance, Achievements, and Shortcomings

2020· article· en· W3120542121 sur OpenAlexvenueno aff
Saturday U. Omeluzor

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingPopulationLibrary scienceSample (material)PoliticsSurvey researchCollection developmentDescriptive statisticsSurvey methodologyMedical educationPolitical scienceSociologyComputer scienceSocioeconomicsMedicineStatisticsMathematicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective - The aim of this study was to evaluate Integrated Library System (ILS) use in university libraries in Nigeria in terms of their adoption, performance, achievements, and shortcomings and to propose a rigorous model for ongoing evaluation based on use of candidate variables (CVs) derived from the approach used by Hamilton and Chervany (1981) and from evaluation criteria suggested by Farajpahlou (1999, 2002). Methods - The study adopted a descriptive survey design. Nigeria is made up of six geo-political zones including: North-East (NE), North-West (NW), North-Central (NC), South-South (SS), South-East (SE), and South-West (SW). The population for this study comprised Systems/IT and E-librarians in the university libraries from all six of the geo-political zones of Nigeria. Because of the large number of universities in each of the zones in Nigeria, a convenience sampling method was used to select six universities representing federal, state, and private institutions from each of the six geo-political zones of Nigeria. A purposive sampling method was used to select the Systems/IT and E-librarians who were directly in charge of ILS in their various libraries. Therefore, the sample for this study was made up of 36 Systems/IT and E-librarians from the 36 selected universities in Nigeria. The instrument used to elicit responses from the respondents was an online questionnaire and was distributed through the respondents’ email boxes and WhatsApp. The questionnaire administration received a 100% response rate. Results - Findings revealed that university libraries in Nigeria have made remarkable progress in the adoption and use of ILS for library services. The findings also showed that much has been achieved in the use of ILS in library services. Evidence in the study indicated that the performance of the ILS adopted in the selected university libraries in the area of data entry and currency, accuracy, reliability, completeness, flexibility, ease of use, and timeliness was encouraging. Conclusions - Adoption and use of ILS in libraries is changing the way libraries deliver services to their patrons. Traditional methods of service delivery are different from the expectations of the 21st century library patrons. The transformation seen in the university libraries in Nigeria using ILS was tremendous and is changing the narratives of the past. However, several shortcomings still exist in the adoption and use of ILS in university libraries in Nigeria. Overcoming some of the limitations would require a conscious effort and decisiveness to ensure that librarians and library patrons enjoy the best services that ILS can offer. ILS developers should consider the dynamic needs of libraries and their patrons and incorporate specific candidate variables (CVs) in their ILS designs to enhance the quality of the services being offered to the library patrons.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,663
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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