LGBTQ+ health research guides: a multi-institutional analysis of usage patterns and user information needs
Notice bibliographique
Résumé
Objective: LGBTQ+ health research guides can strengthen the LGBTQ+ community through connecting people to quality health services and information, and previous studies have recommended that health sciences libraries create and maintain these guides. Little evidence exists, though, on how these guides are used and how well they meet the needs of LGBTQ+ users. Using retrospective data retrieved from multiple LGBTQ+ health research guides, we examined the categories of LGBTQ+ health information most used, as well as how often guides were accessed. Based on these results, we hope to find patterns which can lead to best practices for libraries. Methods: Five North American academic health sciences libraries contributed select usage data from their LGBTQ+ health research guides, covering a three-year period (July 2018-June 2021). Data was analyzed in two ways. Firstly, the 20 most-clicked resources from each guide were categorized through open coding, to assess if certain information resource categories were more popular among guide users, allowing for inference of user needs. A time-series analysis was also conducted for two sites, using the Classical Seasonal Decomposition by Moving Averages method, to provide deeper insights into the data. Results: Open coding data showed consumer health information resources were used more often than other health resource categories. Resources from more locally based organizations and those with provider and services information were heavily used, indicating that users may be looking for information connecting to local health services and providers. The time series analysis allowed the potential positive effect of guide promotion to be showcased in ways that would not have been clear from the raw data. Conclusion: This study shows that people are accessing LGBTQ+ consumer health information through academic library research guides, with a preference for local information. Guide usage appears to be positively driven by outreach within one's institution and to the greater community. Locating external partners may increase guide impact and provide important links to local resources and services.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».