Supporting the Academic Library Workforce: Updates from the Canadian Association of Research Libraries
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Association of Research Libraries (CARL) has invested significant energy over the last 20 years in building workforce capacity across the country’s academic libraries. The global pandemic has given this work a whole new intensity as directors find themselves seeking to fill large numbers of vacancies in a highly competitive market, to encourage more candidates from equity-deserving groups to apply, to prepare both new and long-serving staff members to take on new kinds of work, and to create workplace environments that encourage staff to stay. This paper will update the international community on a number of CARL initiatives that are collectively building the national understanding and approach to library workforce capacity. Most notably, the paper will introduce the new Competencies for Librarians in Canadian Research Libraries (September 2020) which aims to help with both personal and organizational goal setting, recruitment and professional development. The paper will also describe the national Diversity and Inclusion Survey conducted in partnership with the Canadian Centre for Diversity and Inclusion (CCDI) to better understand both the demographics of the CARL workforce and how individuals from various equity-deserving groups experience that workplace. The paper will document the dramatic increase in the number and engagement in professional learning and development opportunities for staff in Canadian research libraries, from webinars and symposiums to community calls and cross-Canada coffee chats. Finally, the paper will demonstrate the use of a logic model as envisioned by CARL’s Library Impact Framework Working Group, as a strategy for an individual library to visualize the impact of its various efforts on welcoming and retaining new staff.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».