CHLA 2023 Conference Lightning Talks/Congrès de l'ABSC 2023: Présentations Éclair
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There are numerous benefits for researchers to involve a librarian in their knowledge synthesis projects such as better search precision and higher quality search strategy and methodological reporting.However, does librarian involvement make a difference when it comes to publication venue?This research examines if any correlation exists between librarian involvement on published knowledge syntheses, and the impact factor of the journals where they are published.Methods: Focusing on the journals from a single category ('Psychology, Clinical') in Clarivate's Journal Citation Reports (JCR), the authors analyzed the librarian involvement (co-author, acknowledged, unclear or none) in a complete set of English language knowledge syntheses published over a one-year period (2020).Results: Librarians were co-authors on 2.7%, and acknowledged in 11.7% of the 551 knowledge syntheses examined.Dividing the included documents into similar sized groups, we defined four impact factor ranges: G1=12.792 to 7.169; G2=6.724 to 4.507; G3=4.473 to 3.368; G4=3.311 to 0.342.The proportion of knowledge syntheses with librarian co-authors and librarian acknowledgements were, respectively; G1: 3% and 11.1%; G2: 2.1% and 7.7%; G3: 5.1% and 16.7%; and G4: 0.7% and 11.9%.Discussion: Although G3 showed higher percentages of librarian co-authorship and acknowledgment than the other groups, the number of librarian co-authored papers in the document set was too low for chi-squared significance testing.Further research in a JCR category with a higher proportion of librarian coauthorship may be necessary to determine if there is a relationship between journal impact factor and librarian involvement. LT2. Diversity audits in health library collections: a methodological exploration
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,573 | 0,301 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».