An Exploration of Journals Requested by Health Sciences Libraries Through DOCLINE Interlibrary Loan During the Early COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 challenged information exchange globally, including interlibrary loan (ILL). This project explored DOCLINE ILL borrowing data from 15 academic, hospital, and association health sciences libraries before and during the pandemic to understand gaps in ILL coverage. We reviewed aggregate filled and unfilled borrowing data from March to August in 2019 and 2020. We compared these time periods to each other and to system-wide fill rates. We normalized journal titles, added journal price and language, calculated descriptive statistics and odds ratios, and conducted 2-proportion z-tests of differences. In our sample of 14,891 requests, the odds of requests being unfilled were 2.7 times higher in 2020 than in 2019. While the proportion of non-English language content requested did not change, a significantly higher proportion went unfilled in 2020. The rate of unfilled requests for older items also rose significantly between 2019 and 2020. Our findings support the conclusion that the COVID-19 pandemic significantly influenced ILL article request fulfillment in health sciences libraries. Libraries should consider collection development strategies to increase the accessibility of articles held only in print, and those with specialized print collections may want to prioritize digitization of older materials. Future research on the availability, utility, and expense of the materials more likely to remain unfilled should inform publisher backfile prioritization as well as consortial and individual library collection development practices.
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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 | 0,017 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».