E1522 – 多面的なデータにもとづく除籍を支援するツール＜文献紹介＞
多面的なデータにもとづく除籍を支援するツール＜文献紹介＞ Cynthia Ehret Snydera. Data-Driven Deselection: Multiple Point Data Using a Decision Support Tool in an Academic Library. Collection Management. 2014, 39(1), p. 17-31. 過去の知を未来へ伝えることを使命とする図書館にとって，それに反する行為――蔵書の除籍は避けたいものである。しかし収蔵能力には限界があり，ニーズの低い資料の管理コストはゼロではない。ラーニングコモンズのような新たなスペースへの要求も高まっている。除籍対象の選定には貸出回数や最終貸出日がよく使われるが，貸出という側面だけに依拠しては重要な資料を誤って除籍してしまうおそれがある。他館の所蔵や，昨今ではデジタル
ミシガン大学図書館、検索結果にその分野を担当するライブラリアンの情報も表示
米国ミシガン大学の図書館のウェブサイトでは、検索した際に、その検索語に関連する資料などに加えて、その分野を専門とする同図書館のライブラリアンの名前・写真・連絡先が表示されるようになっています。Library Journal誌の記事によると、検索でヒットした上位100件の資料の請求記号を学問分野とマッチングし、25件以上が特定の学問分野であった場合に、その分野の担当者が表示されるようになっているとのことです。 University of Michigan Library’s Search Matches Patrons with Specialists, Locations, Services（2010/7/29付けLibrary Journalの記事） http://www.libraryjournal.com/lj/home/886101-264/university_of_michig
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