Big Deal Cancellations and Influences on Librarian Decision-Making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Big Deals initially emerged as cost-saving purchasing models through which academic libraries could quickly grow their collections. Over time, the soaring costs of journal bundles have strained library budgets, and librarians have worked to transition away from Big Deals. Cancellation projects are complex processes involving a large amount of time and labour. Past research has examined how librarians use quantitative and/or qualitative data to make decisions around cancellations, but few go inside the process to understand the subjective factors influencing librarians’ choices. This study investigates the decision-making practices and processes of librarians concerned with the cancellation of Big Deals through interviews conducted at four medium-sized Canadian institutions that underwent cancellation projects from 2015 to 2020. The institutions investigated in this study adopted similar practices in deciding what packages to unbundle and selecting their teams. Differences in how qualitative and quantitative data were used in forming analyses, and the communication methods to counteract opposition heavily influenced the relative success of each library. Libraries seemed most successful if they could perform nuanced and complex data analyses, involved their Liaison librarians in faculty consultations, had the strong support of administrators, and wrapped the project together with an integrated communications plan. A model describing the decision-making steps in the process of unbundling journal packages and the influences that impact each step is presented, followed by recommendations for engaging with each influencing factor, based on the findings of this study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle