Bibliothèques universitaires : nouveaux horizons, sous la dir. de François Cavalier et Martine Poulain, Paris : Éditions du Cercle de la librairie, 2015. – 311 p. – (Bibliothèques, ISSN 0184-0886). – ISBN 978-2-7654-1469-8 : 45
Notice bibliographique
Résumé
[étude] Si la problématique de l’efficacité et de la rentabilité de la veille fait clairement partie des préoccupations des praticiens et des consultants, elle n’a pas fait l’objet de nombreuses recherches de nature académique. En particulier, elle n’a suscité que très peu de recherches empiriques. Les quelques auteurs qui se sont penchés sur le sujet insistent sur les difficultés liées à l’établissement d’instruments de mesure, d’indicateurs crédibles de la performance et de l’impact, difficultés inhérentes à la nature même de l’activité de veille. Après avoir mis en évidence les difficultés propres à l’évaluation de la veille et passé en revue différentes approches développées par les experts, les auteurs, Aurélie ROULET, Christophe BEZENÇON et Hélène MADINIER, recommandent dans la première partie de cet article l’adoption d’un modèle qui soit multidimensionnel (alliant les indicateurs quantitatifs et qualitatifs, objectifs et subjectifs, directs et indirects), qui tienne compte des attentes des parties prenantes et qui s’aligne sur les objectifs de l’organisation. Ensuite, une étude de terrain, concrétisée par des interviews dans sept organisations suisses, a démontré qu’il y a très peu d’évaluation effectuée en pratique - comme c’est souvent le cas - mais que ce travail intéresse cependant les praticiens, malgré les réticences exprimées. La dernière partie de l’article développe le modèle selon les recommandations et résultats identifiés.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,026 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,036 |
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 ».