Content Access via Resource Sharing Early in the COVID-19 Pandemic: Findings from Nine Health Science Libraries
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
Abstract Objective COVID-19 challenged information exchanged globally, including interlibrary loan (ILL) procedures and processes. This research focused on resource-sharing networks used by Health Sciences Libraries (HSL) before and during the COVID-19 pandemic to identify changes in ILL and Document Delivery (DD) processes both in lending and borrowing. Methods From nine academic and association HSL who had participated in a prior study of DOCLINE usage, researchers requested institutional-level de-identified data on ILL and DD during the early pandemic period March-August 2020 and the comparison period of March-August 2019. We compared the journal article request data with previously reported findings from DOCLINE aggregated data. Results Regarding the number of requests from the nine institutions, five saw a decrease, while four saw an increase. The average rate of journal borrowing decreased by 67.1% (standard deviation (SD) 31.7%) per library, and lending decreased on average by 44.7% (SD 68.2%) per library. Document delivery, on average, decreased by only 1.9%, though this varied widely (SD 45.5%). For the data on monographs loaned during the pandemic, there was a predominance of single request titles unfilled across 2019 and 2020 (n = 1631; 93.5%). Conclusion The predominance of single request titles unfilled during the pandemic when libraries limited their sharing of physical materials argues for a deeper exploration of controlled digital lending of materials held in print. The findings across this study and its related investigations (Lloyd et al., 2022; Bakker et al., 2023) on the impact of the pandemic on resource sharing can inform and enhance preparedness planning, future resource sharing workflows and messaging, budgeting, evidence-based collection development, and dialog with content copyright holders about digitization priorities.
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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 | 0,024 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,005 |
| 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