Research Support in Health Sciences Libraries: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: As part of a health sciences library’s internal assessment of its research support services, an environmental scan and literature review were conducted to identify research services offered elsewhere in Canada. Through this process, it became clear that a more formal review of the academic literature would help libraries make informed decisions about their services. To address this gap, we conducted a scoping review of research services provided in health sciences libraries contexts. Methods: Searches were conducted in Medline, Embase, ERIC, CINAHL, LISTA, LISS, Scopus, Web of Science, Google Scholar and Google for articles which described the development, implementation, or evaluation of one or more research support initiatives in a health sciences library context. We identified additional articles by searching reference lists of included studies and soliciting medical library listservs. Results: Our database searches retrieved 7134 records, 4026 after duplicates were removed. Title/abstract screening excluded 3751, with 333 records retained for full-text screening. Seventy-five records were included, reporting on 74 different initiatives. Included studies were published between 1990 and 2017, the majority from North American and academic library contexts. Major service areas reported were the creation of new research support positions, and support services for systematic review support, grants, data management, open access and repositories. Conclusion: This scoping review is the first review to our knowledge to map research support services in the health sciences library context. It identified main areas of research service support provided by health sciences libraries that can be used for benchmarking or information gathering purposes.
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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 | 0,075 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,074 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».