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Enregistrement W4362592040 · doi:10.29173/jchla29672

Transforming Health Sciences Library Spaces (book review)

2023· article· fr· W4362592040 sur OpenAlexaffvenueabout
Heather Cunningham

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Education, Practice, Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceSociologyEngineering ethicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pressure on library spaces has been increasing over the past three decades from a variety of sources: changing institutional priorities, patron behaviours and expectations, collection development practices compounded with shrinking budgets, and evolving services and resources.Conversations around physical space combined with the library's development as a welcoming and engaging virtual space or hub contribute to "library as place" being a robust and vigorous topic of discussion.Transforming health sciences library spaces adds ten case studies to this conversation.The chapters delve into the experiences of academic, hospital, and consumer health libraries that serve populations of students, faculty, health care providers, and patients.They focus predominantly on libraries in the United States but include one case study from the Health Sciences Library at the Northern Ontario School of Medicine (NOSM) University in Northern Ontario.With the exception of some of the hospital structures and funding models, the experiences and methodologies are transferable to the Canadian context.The writing quality is clear but at times somewhat inconsistent given a variety of authors.As described in the preface, these chapters "provide insights into planning, budgeting, collecting and integrating user feedback, collaborating with leadership and architects, and thriving in the good times and the tight times".

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,011

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,351 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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