Publication Output and Trends of LIS Faculty Teaching Health-Related Courses: Connecting Research, Teaching, and Practice
Notice bibliographique
Résumé
The publication output of Library and Information Science (LIS) faculty teaching health courses has not been analyzed. The purpose of this bibliometric analysis was to examine publication patterns of full-time LIS faculty that teach health-related courses for library science programs in the United States and Canada. Full-time LIS faculty teaching health-related courses in American Library Association (ALA)–accredited programs were identified by searching course listings, faculty profiles, and syllabi from ALA-accredited school websites and contacting deans and directors of schools. The 29 LIS faculty that were identified and met the inclusion criteria were contacted via email in September 2021 and invited to voluntarily share their curricula vitae (CVs) for analysis. A total of 16 respondents provided their CVs, representing a 55% response rate. This was supplemented by locating five more CVs publicly available online. The final sample of LIS faculty was 21, and the bibliometrics analysis was based on a total of 716 publications published from 2011 to 2021 and reported on the CVs from this group of scholars. This analysis resulted in the identification of several patterns. Journal articles were the most common publication type, followed by conference proceedings. Joint authorship patterns were more common than solo authors, highlighting the collaborative nature of research. While faculty published in a range of LIS and interdisciplinary journals, highly cited papers appeared in health specialty journals. This study represents the first step in examining the research output for this under-explored community of LIS scholars. These findings may be of interest to promotion and tenure committees, newer tenure-track faculty, and doctoral students exploring academic careers in this specialized area.
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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 | 0,010 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,050 | 0,097 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».