An Analysis of RDM Job Postings in Canadian Academic Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Note: While we initally planned to focus on job postings in Canadian academic libraries, we have expanded this to include RDM job postings in Canada. We made this decision so as not to exlcude postings from other types of insitutions in the Canadian research landscape. This talk discussed prelimanry steps in our work to analzye RDM job postings in Canada over the last decade. Specifically, we explored the following research questions: (1) what terminology is used; (2) what are the requirements listed; (3) what are the responsibilities and characteristics of the positions; (4) have there been changes over time; and (5) how do our findings compare to similar studies?This study was born from the desire to understand how institutions have been planning for the future of RDM support in Canada. The RDM landscape in Canada has changed significantly in the past decade. The development of the Tri-Agency RDM Policy, changes in journal/publisher requirements, and an increased emphasis on open science have changed the way researchers are expected to manage their research data and, consequently, the types and volume of support they need and that are provided by institutions.The results of this study will help the Canadian RDM community gain a deeper understanding of the role libraries play in supporting RDM and the skills and experience desired when hiring RDM professionals. The findings could also help guide professional development initiatives and could be compared to Canadian LIS curricula to uncover gaps in training for the next generation of information professionals.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».