CHLA 2015 Conference Contributed papers / ABSC Congrés 2014 Communications libres
Notice bibliographique
Résumé
Background: Proponents of evidence-informed medicine (EIM) from the 'caring' professions, such as nursing and social work, are increasingly critiquing narrow interpretations of evidence-based practice (EBP).When health science librarians (HSLs) are providing information to users-especially users from these disciplines-they must be aware of these critiques and how they apply to their services.In this project I explore HSLs' strategies for providing good service, especially mediated literature searching service, to nursing and allied health professionals.Methods: Twenty-two HSLs from across Canada who provide service for nurses and allied health professionals were recruited through professional associations and listservs that represent this group.Participants completed a 30 min telephone interview about perceived barriers and strategies to providing 'good service' at their libraries and also responded to three challenging search scenarios.Interviews were transcribed and thematic analysis was performed.Results: The findings indicate that HSLs across Canada have divergent searching practices and strategies for dealing with complex search queries.For example, some HSLs only complete scoping reviews while others have developed non-linear strategies for answering queries that appear to be unsupported by evidence.Discussion: Proponents of EIM value practitioners as creative and imaginative agents, rather than as mechanical practitioners of EBP.HSLs' nuanced strategies for answering complex search queries also allude to their creative and imaginative search practices.These findings underscore the limitations of one size fits all literature searching service and suggest a need for an advanced understanding and application of EBP in health science librarianship.
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,579 | 0,410 |
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 ».