Analysis From Seven Years of DDA-Centered Collections Strategy Indicates Long-Term Effectiveness for Acquiring Electronic Monographs
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Lowry, L., Arthur, M. A., & Gilstrap, D. L. (2024). A retrospective look at a DDA-centered collection strategy: Planning for the future of monograph acquisitions. The Journal of Academic Librarianship, 50(1), 102831. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2023.102831 Objective – To examine long-term data for confirmation that the Demand-Driven Acquisition (DDA) strategy is a viable method for supporting ebook monograph collections. Design – Analysis of cost, usage data, and Library of Congress Classification (LCC) for DDA monographs. Setting – University of Alabama, a public R1 university. Subjects – Seven years of usage, cost, and classification data for ebook monographs in the DDA pool. Methods – Authors requested data on ebook monographs from EBSCO dating back to the beginning of the DDA plan. After data cleaning, they used Excel PivotTables and PivotCharts for analysis, as well as SPSS linear regression for determining the strength of relationships between key data variables. Main Results – Cost per use of ebooks purchased or loaned through the DDA pool showed a high return on investment. Breaking data down by LCC for regression analysis showed links between the percentage of the DDA pool size and the percentage of “triggered” purchases or loans, as well as between the percentage of full-text requests and the percentage of triggers. The percentage of triggers for a given LCC can be predicted by percentage of the DDA pool and percentage of full-text requests. However, primary LCC was not itself a significant predictor. Conclusion – The authors concluded that DDA plans can act as effective long-term collections strategies but also noted that basing a plan on an existing approval profile and continuous assessment of the plan are useful approaches for ensuring a DDA plan’s success. Supplementary strategies may be necessary for developing areas of the collection where needs are not met by the DDA plan, such as purchasing ebook packages and utilizing approval plans. In addition to overall cost-effectiveness, they further recommended DDA plans because these strategies offer an approach to collection building that frees staff to focus substantial time on other initiatives.
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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 | 0,025 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».