Connecting Research and Practice: Publication Patterns of LIS Faculty Who Teach Health-Related Courses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Bibliometrics studies of library and information science (LIS) faculty scholarly output have explored publication patterns in open access (Grandbois & Beheshti, 2014), health-gender and sexual orientation (Mehra & Tidwell, 2014), and other trends in LIS Research (Wusu & Lazarus, 2018). This study builds upon that literature by exploring the publication characteristics of full-time LIS faculty teaching health courses and the scholarship patterns of this underexplored group. This bibliometric analysis examined the connections between research and practice by examining publications from 2011 to 2021 by LIS faculty that teach health-related courses for library science programs in the United States and Canada. The data sources were located through searching course listings, faculty profiles, and syllabi from school websites and contacting deans and directors to identify full-time LIS faculty teaching health-related courses in American Library Association (ALA) accredited programs. The 29 LIS faculty that were identified through this process were contacted via email in September 2021, inviting them to voluntarily share their curriculum vitae (CVs) for analysis. The final sample of 21 CVs is comprised of the 16 faculty members who responded to the email invitation providing their CVs and five CVs that were publicly available online. The research team used descriptive bibliometrics to explore author, author order, year of publication, source, type of publication, etc. Insight and implications pertaining to connecting LIS faculty research, teaching health-related courses, and practice will be presented, as well as recommendations for future research directions.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle