Using Academic Librarians and the Academic Library: Survey Results from Mathematics Faculty in United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Despite our diligent outreach and relationship-building efforts, certain groups of faculty within STEM disciplines remain hesitant to engage with academic librarians and utilize library resources. This challenge raises a critical question: How can librarians effectively support a department when faculty members are unresponsive? <br> Our research team, composed of three frustrated mathematics librarians and one mathematics faculty member, recognized the need for a fresh approach. Mathematics, a department known for its independence, has received limited attention in scholarly Library and Information Science (LIS) literature. To address this gap, we embarked on a project to understand mathematics faculty’s perspectives and needs regarding library services. Our research aimed to explore mathematics faculty’s use of library resources and their perceptions of academic librarians. We sought insights into their attitudes, which would inform strategies for more effective collaboration. <br> To achieve this, our team designed a concise 10-minute survey for mathematics faculty across higher education institutions in the United States and Canada. We received 189 responses, providing valuable data for analysis. In this presentation, we will share preliminary findings from our survey conducted in the fall of 2023. The survey included both qualitative (free-text responses) and quantitative (Likert scales and multiple choice) questions. We will also discuss outreach and engagement strategies informed by the survey results, along with examples of faculty perspectives. Additionally, we aim to engage attendees in a discussion to hear their solutions and frustrations in working with less responsive disciplines, such as Mathematics. We believe that many colleagues will have valuable experiences and ideas to contribute, which will help us all collaborate more effectively with some of our more challenging departments. In summary, our project bridges the gap between mathematics faculty and academic librarians by aligning services with faculty needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».