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Enregistrement W7034465594

Unbundling ClinicalKey

2021· other· en· W7034465594 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2021
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueScarabaeidae Beetle Taxonomy and Biogeography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingNegotiationCurriculumPoint (geometry)Key (lock)Health careUnbundling
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In recent years, the cancellation of so-called journal ‘big deals’ has gained attention and traction within librarianship. In March 2019, University of California’s termination of its $11 million USD/year contract with Elsevier made headlines around the world and was seen by many as a turning point in scholarly publishing and the open access movement. Less attention has been paid, however, to how the potential cancellation of other high-value bundled resources is being handled by libraries. This lightning talk will detail the process undertaken at one health sciences library to assess cancelling its subscription to ClinicalKey, including usage analysis, acquisitions and negotiation strategies, and communications rollout. Description: Owned by Elsevier, ClinicalKey is a key online resource within the health sciences, with a primary focus on medical clinicians; it contains ~550 journals, ~690 electronic books, procedural multimedia, and point of care resources. The University of Manitoba subscribed to ClinicalKey when it launched in 2012, but rising subscription costs, budget constraints, and increasing restrictions placed on how patrons could access content contributed to the need for a thorough assessment as a continued subscription became increasingly unsustainable. Further complicating the process, key texts available only through ClinicalKey are still used as required texts throughout the medical school curriculum so access to a large number of books would need to be renegotiated on a stand-alone basis. Outcomes: Usage stats show that the primary use of ClinicalKey is its books, especially textbooks used by UGME and PGME medicine. Some titles were used more than 1000 times in 2019 alone and cost per use figures show high value for dollar. Replacement costs for only the most used books would cost roughly 78% of an annual subscription to the full package, and would offer significantly reduced access to content. Over 30% of the most used titles are not available electronically. While much of the journal content is covered through overlap subscriptions, the cost to replace the 11 unique titles is still significant. Discussion: It is estimated that cancelling ClinicalKey and only buying back the most used content would cost ~75-80% of our annual renewal cost, and would lead to a decrease in access (i.e., number of seats). In part we were hampered by high costs for a la carte purchases, and many titles that are simply not available electronically. COVID-19 was also a factor in the decision-making process, as restricting access and requiring program coordinators to choose new textbooks during a pandemic would have been inadvisable. While the decision was made to renew ClinicalKey, broader discussions need to be had whether libraries should support what is essentially an online textbook resource. ‘Big deal’ discussions also need to more broadly include monograph packages, which are inherently different, and we would argue more complicated, from cancellation of journal packages.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,113
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,113
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0220,024
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1320,069

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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