Finding the Holy Grail of Library Value: Characteristics of Academic Libraries at Universities with High Retention Rates
Notice bibliographique
Résumé
Objective – What are the characteristics of academic libraries at schools with high retention rates? To help libraries tell the story of their impact, we sought to determine which academic library practices were linked to high retention rates. Methods – The investigators created a survey for the United States Great Lakes region library deans and directors in the Spring of 2022 with 19 questions about their library services and staffing. The survey was sent to 226 schools and had a response rate of 31%. We compared the resulting information to publicly available data on student retention from ACRL Metrics and IPEDS to look for correlations and associations. Results – Statistical analysis used the Chi-squared test and the Pearson correlation to calculate association and correlation. This found six attributes of student connections with library staff and with unique local collections that were associated with statistically significant differences in retention rates and institutions. These attributes were institutions who: used students as archives student workers, used students to staff reference desks, conducted multiple library instruction sessions with the same class, had a staffed archive or special collection space, had an institutional repository that included student work, or had an Instagram account. Conclusion – The survey results gave a clear profile of academic libraries with above average retention, particularly in terms of student focused initiatives and the curation of unique collections. Additionally, the survey gave a foundation, with recommendations, for future researchers to build upon.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».