Collection Development in Canadian Academic Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Music librarians with shrinking acquisitions budgets, crowded shelves, and pressure to create more student study space face fundamental questions: How do we sustain the quality of the music collection with limited funds? How can we be proactive with collection development when so much is beyond our control? Houman and Carolyn will present survey results that capture a snapshot of the current state of music acquisition funds and collection building activities in Canadian academic libraries. In particular, they will cover how these funds are organized, where they are being spent, and how fluctuations in institutional support for library collections may impact music collection-building mandates across Canada. Since the fall in the Canadian dollar and the lower purchasing power of the library, this survey may be used to develop contingency measures to examine potential changes in the area of music collection development. Jan and Kevin will review the pros and cons of two potential responses to shrinking budgets. First, seeking donations (monetary or in-kind). Endowed funds can increase acquisitions budgets, but are vulnerable to market fluctuations. They can also come with donor restrictions. In-kind donations add value to our collections but require staff resources to process and catalogue. Second, collaborating with other music librarians to highlight unique collections and avoid duplication of effort. Successful collaboration depends on like personalities, geography, and institutional support. Do music librarians in Canada have enough purchasing power to negotiate with vendors? Can librarians serving different institutions and patron communities find a coordinated future together?
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».