Notice bibliographique
Résumé
This critical literature review identifies the motivations of students entering the Library and Information Studies/Science (LIS) profession and associated Master’s (MLIS) programs, the current knowledge of students and librarians with science backgrounds in LIS fields, and the intersections of these two areas into recruitment research for LIS professionals with science backgrounds. A critical literature review was conducted, with clearly relevant literature included. In general, incoming MLIS students tend to be in the process of changing careers, and they are motivated to pursue LIS due to a combination of intrinsic and extrinsic factors related to their individual contexts. While educational diversity benefits the entire discipline and workforce, science librarianship specifically benefits from having MLIS graduates with science backgrounds. It is expected that the increased complexity and data services focus of science librarianship may also be well served by those with science backgrounds. Recruitment suggestions for increasing the representation of students with science backgrounds in MLIS programs tend to be mere concepts or substantial program investments, without many practical recommendations or real-life examples. Notably, there is a gap in investigations for the Canadian context, and so an exploratory investigation of the motivations and aspirations of students in Canadian MLIS programs, beyond the literature review presented here, should be conducted in the future with a specific focus on identifying and investigating the population of students coming into these programs with science education backgrounds.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».