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Enregistrement W4318573546 · doi:10.33137/cjal-rcbu.v8.38853

A Seat at the Table

2023· article· en· W4318573546 sur OpenAlexaffvenueabout
Anthony Pash, Erin Patterson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Academic Librarianship · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationAssociation (psychology)Round tableCollective bargainingWorkloadPublic relationsTable (database)Political scienceUnit (ring theory)Professional associationFace (sociological concept)PsychologySociologyManagementBusinessLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on research into librarian participation on faculty association executive and collective bargaining teams at 46 Canadian universities at which librarians are in the same bargaining unit as professors. The goal of this study is to determine the extent of such participation on these key committees, whether such participation is mandated by governing documents or a matter of custom (or neither), and what barriers librarians face to such participation. The authors analyzed these associations’ constitutions and bylaws and then conducted interviews with faculty association leaders and librarian activists. Findings indicate that nearly half of the surveyed associations either have a mandated seat for librarians or make every effort to include librarians on their executive committees, and more than a third do the same for their collective bargaining teams. Many associations have had a librarian as faculty association president and a handful have had a librarian as chief negotiator. The most-cited barriers to taking on these leadership roles in the association are workload and the lack of or unsuitability of course release for librarians. The level of librarian participation in faculty associations across Canada is very encouraging, but many issues need to be addressed if librarians are to have a full seat at the table.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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