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Enregistrement W4387025353 · doi:10.18438/eblip30235

Practice of Infopreneurship by Librarians in Public University Libraries in South-South Nigeria

2023· article· en· W4387025353 sur OpenAlexvenueno aff
Jerry Eyerinmene Friday, Oyinkepreye Sawyer-George

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Library scienceMedical educationPopulationCollection developmentData collectionSociologyMedicineComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – The aim of this study was to examine the practice of infopreneurship by librarians in public university libraries in South-South Nigeria. The study specifically intended to identify purposes of engaging in infopreneurship, methods of running infopreneurship, forms of infopreneurship practiced, benefits derived from practicing infopreneurship, and challenges encountered in practicing infopreneurship by the librarians. Methods – The population of the study comprised all 175 librarians in 13 public university libraries in South-South Nigeria, which were purposively chosen for the study. The study employed convenience sampling to engage 102 librarians in the university libraries, who were involved in one form of infopreneurship or another. The librarians were identified through preliminary investigation, observation, and interaction with the librarians by the researchers. The instrument for data collection was a self-designed online questionnaire titled, “Librarians’ Infopreneurship Practice Questionnaire (LIPQ).” The instrument was validated by two experts in the Department of Library and Information Science in Niger Delta University, Bayelsa State, Nigeria. Reliability test was not conducted on the instrument, based on the knowledge that a valid test tends to be reliable. The researchers distributed 128 digital copies of the draft of the validated questionnaire to the librarians through personal WhatsApp accounts of the librarians, WhatsApp groups of the various university libraries and WhatsApp groups of the different state chapters of the Nigerian Library Association to which the librarians belonged. Out of the 128 questionnaires administered, 102 were properly completed by the librarians and returned, producing a response rate of 97.69%. The data collected were analyzed using weighted mean and standard deviation. Results – The results from data analysis revealed that the librarians’ purposes of engaging in infopreneurship were to earn extra income, provide for post-retirement, meet unforeseen demands, and develop themselves. The librarians’ methods of running infopreneurship were leveraging, customizing, facilitating access to, and providing instant delivery of information. They used the following forms of infopreneurship: information brokerage, reprographic services, research-aid services, book vending and internet services. Finally, challenges faced by the librarians in practicing infopreneurship were lack of adequate finance, business infrastructure, technical skill, and high rate of presence of non-professional infopreneurs. Conclusion – The findings in this study demonstrate that librarians under study practice infopreneurship primarily for purposes of making money and self-sustenance. They achieve this by leveraging, customizing, facilitating access to and providing quick delivery of information. With these methods, the librarians engage in information brokerage, reprographic services, internet services, research-aid services and book vending. In return, these information professionals enjoy additional income, financial independence, accumulated knowledge, and enhanced sense of fulfillment. However, the practice of infopreneurship by the librarians is hindered by shortage of sufficient funds, technical know-how, business facilities and high rate of presence of unprofessional infopreneurs in the business.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeQualitatif
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
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