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
Bibliographic record
Abstract
[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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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.027 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.023 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.036 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".