Library and Information Science (LIS) Transferable
Notice bibliographique
Résumé
This article uses data obtained from a content analysis of job advertisements to explore the questions of (1) what types of non-traditional jobs are available for library and information science (LIS) professionals and (2) how can LIS students and professionals take advantage of non-traditional job opportunities. Two groups of job advertisements were used in this investigation: advertisements from LIS-targeted job boards (two library school job boards and two library association job boards) and Government of Canada internal job postings. These two sets of job postings were selected to compare the competencies in job postings targeted to LIS graduates (the LIS job board advertisements) and job postings that were not targeted to the LIS community (the Government of Canada job advertisements). An analysis of these groups of job advertisements demonstrated that both samples focused mainly on transferable competencies. Due to the emphasis on transferable competencies, the analysis of job postings from the Government of Canada job list revealed that there are many non-traditional opportunities for LIS graduates. A typical LIS professional could apply for 51 (or 25.8%) of the job advertisements in this set, having met all of the listed criteria. This individual may be able to apply for an additional 40 (or 21.2%) of the jobs listed if they had certain additional competencies or knowledge obtained through prior experience working in the Government of Canada but not necessarily obtained by the average LIS professional. This supports the argument that there are numerous opportunities for LIS professionals in non-traditional jobs. The exploration of commonly requested competencies can be used to guide LIS job seekers to craft their resumes and CVs to address the competencies requested by potential employers. Keywords competencies; job seeking; job advertisements; transferable skills; employability; professional development
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 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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».