LIS Program Representatives’ Perspectives on Preparing Students for Careers in Research Data Management and Data-Related Librarianship
Notice bibliographique
Résumé
Objective – This study aims to contribute a qualitative analysis of the perspectives of LIS program representatives on providing research data management (RDM) and data librarianship training opportunities to their students. The primary objectives of the study are to determine which programs currently provide training opportunities for students in RDM and related areas, as well as whether programs have provided such opportunities in the past and/or intend to do so in the future. Methods – This study incorporates in-depth qualitative empirical evidence in the form of five semi-structured interviews of representatives of Canadian LIS programs to investigate first-hand perspectives on the RDM and data-related opportunities they can provide to their students. Results – The interviews identified five major themes related to LIS programs’ RDM and data-related training offerings, including the range of formal and informal opportunities currently available in the programs; the ways in which the representatives would mentor and advise students interested in RDM or related career paths; the challenges posed by both the lack of instructors for RDM and data-related courses, and the lack of students who are interested in, or ready to pursue, data-related careers; the need for programs to develop a curriculum that meets the requirements of many stakeholders; and the effects of the rapidly changing library landscape on LIS curriculum development. Conclusion – This qualitative study sheds light on both the support that Canadian LIS programs can provide to students who are interested in RDM and data-related careers in academic libraries, and the challenges those programs face in providing that support.
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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 | 0,022 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».