Library Insights
第 57 期
Sep 2023
馆员学习与交流
A library is not a luxury but one of the necessities of life.
—— Henry Ward Beecher
图书馆不是奢侈品，而是生活的必需品之一。
——亨利·沃德·比彻（1813—1887年），美国牧师，也是他所在时代最雄辩的演说家之一。
2023年9月
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时事快讯
RLUK签署《绿色图书馆宣言》
学术资源搜索引擎集体迈步人工智能时代
DOAB庆祝成立十周年
密西根大学图书馆协助大学发布科研数据管理政策
罗素大学集团发布在教育中使用 AI的新原则
“新兴科技”: IFLA ARL Webinar 会议资料
混合型开放获取期刊监视仪表板工具(HOAD)
ARL和CARL发布报告《研究型图书馆与机构STEM优先事项的一致性观察》
OhioLINK 选择 Alma和Primo作为图书馆服务新平台
NSF发布 Public Access Plan 2.0
2023年9月 总第57期
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No. 57 Sep. 2023, Library Insights
推荐文章
文章 | 学习与科研中的ChatGPT 和生成式AI工具
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内容简介
Library Insights 是北京师范大学图书馆的馆员业务学习与交流网站，于2019年9月上线提供服务，由图书馆办公室负责内容编辑和网站维护。其内容以国外图书馆实践动态、学术资讯、图书馆联盟及图书馆学协会发布信息、相关产品和研究项目进展、权威研究报告、业界标准发展等内容为主，为图书馆员提供全面的学术资讯。网站提供邮件订阅功能，向订阅馆员主动推送上述学术信息。从第32期开始，为在校外阅读提供便利，增加了在线电子刊的发布形式。
第57期 馆员学习与交流
来源： Computers in Libraries > July/August 2023, Vol. 43 No. 6, Jul/Aug 2023
当前许多复杂的机器学习（ ML ）产品作为通用内容创建工具被引入。其中最受关注的是ChatGPT，一个由大型语言模型（LLM ） GPT-3.5驱动的聊天机器人。
LLM是一种机器学习模型，它执行各种自然语言处理任务，如识别、总结、翻译和生成文本；回答问题；然后继续对话。LLM是通过深度学习技术开发的，训练它的人工神经网络需要大量的数据。深度学习是机器学习的一种，机器学习是人工智能的一个子领域。由于ChatGPT输出新内容作为对用户查询的响应，因此它被认为是生成人工智能领域的工具。
文章 | 学习与科研中的ChatGPT 和生成式AI工具
作者：Bohyun Kim ，the associate university librarian for library information technology at the University of Michigan Library.
生成式AI用于内容创建
ChatGPT于2022年11月30日由OpenAI推出，5天内，超过100万人注册试用这款产品。此后不久，在2023年2月7日，谷歌推出了自己的类似chatgpt的聊天机器人Bard。Bard是建立在谷歌的自然语言处理模型LaMDA之上的，LaMDA代表对话应用的语言模型。大约在同一时间，微软推出了一款新的Bing聊天机器人，作为ChatGPT和Bard的竞争对手。
除了生成类似人类的对话，ChatGPT和其他类似的人工智能聊天机器人还可以写文章、计算机代码、食谱、购物清单，甚至是诗歌。尽管在各种聊天机器人的回答中很快发现了一些不准确和不连贯的地方（ Bobby Allyn, “Microsoft’s New AI Chatbot Has Been Saying Some ‘Crazy and Unhinged Things,’ ” NPR, March 2, 2023; npr.org/2023/03/02/1159895892/ai-microsoft-bing-chatbot ），人们普遍认为，这些人工智能驱动的聊天机器人比过去任何非人工智能聊天机器人表现得明显更好。
No. 57 Sep. 2023, Library Insights
ChatGPT、Bard和Bing聊天机器人生成文本作为响应，而DALL-E、Midjourney和Imagen在接收到用户输入的文本时创建图像作为输出。Make-A-Video生成符合文本描述的视频，MusicLM生成一段音乐。GitHub Copilot输出计算机代码，并用作编程工具。这些人工智能工具正以越来越快的速度向公众介绍生成式人工智能。
什么是生成人工智能?
生成式人工智能指的是深度学习算法，它可以生成各种形式的新内容，如文本、图像、视频、音频和计算机代码。因此生成的新内容可以是参考问题的答案、问题的逐步解决方案或机器生成的美术作品，以上只是几种可能性。
与任何深度学习模型一样，开发生成式人工智能模型需要大量的训练数据、大量的参数和大量的处理能力。GPT-3的最大模型是在4990亿个令牌数据上进行训练的，这些数据来自大约45tb的纯文本，相当于大约100万英尺的书架空间或国会图书馆全部馆藏的四分之一( Tom B. Brown et al, “Language Models Are Few-Shot Learners,” arXiv, July 22, 2020; doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165 )。GPT-3的最大模型有1750亿个参数，即使使用市场上价格最低的GPU云，如果您使用单个GPU，也需要355年和460万美元的训练( Chuan Li, “OpenAI’s GPT-3 Language Model: A Technical Overview,” The Lambda Deep Learning Blog, June 3, 2020; lambdalabs.com/blog/demystifying-gpt-3 )。这些例子表明，开发像GPT-3这样的生成式人工智能模型是资源密集型的，成本很高。
用于科学研究的人工智能
人工智能和机器学习导致了强大的通用内容创建工具的兴起。另一个积极采用机器学习的领域是科学研究。这方面的一个很好的例子是AlphaFold，一个由DeepMind开发的人工智能程序。DeepMind是AlphaGo的开发公司，AlphaGo在2016年与李世石的围棋比赛中获胜，成为头条新闻。（谷歌自2014年以来一直拥有DeepMind。）
AlphaFold将蛋白质的基因序列作为输入，并以令人印象深刻的精度输出其3D蛋白质结构的预测。2021年7月，DeepMind宣布，它已经使用AlphaFold预测了人类的几乎所有蛋白质的结构，以及其他20种被广泛研究的生物的整个“蛋白质组”，比如老鼠和大肠杆菌（Ewen Callaway, “DeepMind’s AI Predicts Structures for a Vast Trove of Proteins,” Nature vol. 595, no. 7869, July 22, 2021; doi.org/10.1038/d41586-021-02025-4 ）。蛋白质组指的是一个有机体，如一个物种或一个特定的器官所产生的全部蛋白质。
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与欧洲分子生物学实验室的欧洲生物信息学研究所（ EMBL-EBI; ebi.ac.uk ）， DeepMind发布了超过2亿个由AlphaFold预测的蛋白质结构，并将它们免费提供给科学界。这几乎包括了科学界已知的所有已编目的蛋白质。AlphaFold所做的事情意义重大，因为蛋白质经常折叠成复杂的3D结构，甚至相互形成复合物，以在细胞中执行某些功能。因此，能够预测蛋白质组的三维形状在生命科学研究中是非常有价值的，在药物研制中更是如此。
作为将人工智能和机器学习应用于科学研究的另一个例子，进化生物学家使用机器学习技术之一面部识别来跟踪野生黑猩猩，这是不容易通过其他方式实现的（ Daniel Schofield et al., “Chimpanzee Face Recognition From Videos in the Wild Using Deep Learning,” Science Advances vol. 5, no. 9, Sept. 4, 2019; doi.org/10.1126/sciadv.aaw0736 ）。除了生命科学和进化生物学，机器学习技术也被应用于许多其他学科，如人类学、天文学、天体物理学、化学、进化生物学、工程学和气象学。
图书馆用户的生成人工智能
ML和生成式人工智能的这些发展对图书馆和图书馆用户意味着什么？首先，在我的图书馆里，当学生们试图获得ChatGPT引用的文章而没有意识到它们只是编造的时候，对不存在的引用的请求就会找到他们的方式。然而，学生并不是唯一成为ChatGPT所谓“幻觉”的受害者（ Karen Weise and Cade Metz, “When A.I. Chatbots Hallucinate,” The New York Times , May 1, 2023; nytimes.com/2023/05/01/business/ai-chatbots-hallucination.html ）。在最近的Roberto Mata诉Avianca Inc.一案中，一名律师引用了他从ChatGPT获得的不存在的案例（Benjamin Weiser, “Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT,” The New York Times, May 27, 2023; nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html ）。
作为一种生成式AI模型，ChatGPT根据训练数据的统计概率组成响应。从这个意义上说，ChatGPT基本上是一个自动完成程序，尽管是一个非常复杂的程序。这意味着ChatGPT无法区分什么是真实的。尽管如此，学生们似乎已经在使用ChatGPT来完成他们的学术作业，而像Siva Vaidhyanathan这样的教师也很清楚这一趋势（“My Students Are Using AI to Cheat. Here’s Why It’s a Teachable Moment,” The Guardian, May 19, 2023; theguardian.com/technology/2023/may/18/ai-cheating-teaching-chatgpt-students-college-university）。
第57期 馆员学习与交流
在Educause最近进行的关于生成式人工智能的调查中，收到了1,070份完整的回复，54%的受访者表示生成式人工智能正在影响高等教育，并选择教学和教学支持作为受影响最大的领域（ Nicole Muscanell and Jenay Robert, “EDUCAUSE QuickPoll Results: Did ChatGPT Write This Report?” EDUCAUSE Review On line , Feb. 14, 2023; er.educause.edu/articles/2023/2/educause-quickpoll-results-did-chatgpt-write-this-report ）。由于来源的验证以及原创和独立思考对于学术和研究的完整性至关重要，因此应审慎不加批判地使用ChatGPT和其他类似的生成式人工智能工具进行学习、教学和研究。
也许是为了应对人工智能聊天机器人产生的虚假来源，英国的CORE项目(CORE .ac.uk)发布了CORE- gpt（CORE-GPT: OA资源 + AI技术 =可信赖答案），它根据CORE的3400万篇OA科学文章及其引用的语料库中的信息回答用户的问题。与CORE-GPT一样，scite (sci .ai)也提供了一个答案，并明确引用了已发表的科研论文。
其他旨在促进学习和研究的人工智能产品的例子包括Consensus，Elicit，和Librari Consensus (Consensus .app)，这是一个人工智能驱动的搜索工具，通过从Semantic Scholar数据库中的科学研究论文中提取和提炼结果，接收研究问题并找到相关答案。Elicit (elicit.org)是一个人工智能研究辅助工具，旨在通过提供相关文章列表和特定于用户查询的摘要摘要来加快文献综述过程。Librari (library .app)承诺回答事实性问题，帮助学生完成作业，提供读者咨询服务，并根据它的答案执行创造性的任务，这些答案是由30多万个人工设计的提示组成的。
虽然到目前为止，生成式人工智能产品在性能上取得了一些非凡的成就，但它们还很难说成熟。正如Elicit的FAQ页面（elicit.org/faq ） 明确指出的那样，LLM（大规模语言学习）可能会错过论文的细微差别，或者误解数字的含义。然而，对这些工具的大量兴趣表明，它们将很快被采用并用于各种各样的学术和研究活动。我们可能会更多地了解这些生成式人工智能工具适合什么，以及我们人类更擅长什么。
参考文献：
JULY 13, 2023，Guidance on the use of AI in research, OFFICE OF THE VICE PRESIDENT FOR RESEARCH –
RLUK签署《绿色图书馆宣言》
来源：20 June 2023，RLUK signs the Green Libraries Manifesto
英国研究图书馆（RLUK）签署了《绿色图书馆宣言》 Green Libraries Manifesto ，与越来越多的国内外机构一起，在整个行业设定共同价值观。
宣言成员越来越了解他们的物理空间和数字收藏对环境的影响，并正在寻求将这种影响降到最低。RLUK致力于帮助成员解决这些问题，同时也作为一个成员组织组织自己的活动 ，并寻求减少对环境影响的方法。我们将可持续发展纳入了我们的发展战略“转变图书馆 Transforming the Library. ”中，和其他基础设施主题并列。
期待与我们的成员以及宣言的其他签署国家机构合作，共同推进绿色图书馆议程 Green Libraries agenda。
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学术资源搜索引擎集体迈步人工智能时代
在网络搜索引擎相继推出采用了人工智能新版本，如谷歌和微软的Bard和Bing，人工智能也在越来越多地改变科学搜索。8月1日，荷兰出版巨头爱思唯尔为其Scopus数据库的一些用户发布了一个类似chatgbt的人工智能(AI)界面，英国Digital Science也宣布对其Dimensions数据库的人工智能大型语言模型(LLM)辅助功能进行封闭试验。与此同时，美国公司Clarivate表示，它正在努力将LLM纳入其Web of Science数据库中。
用于科学搜索的LLM并不新鲜：包括Elicit、sciite和Consensus在内的工具已经拥有人工智能系统，可以帮助总结一个领域的发现或识别顶尖研究，依靠免费的科学数据库，或者（在sciite的案例中）通过与出版商合作获取付费研究文章。但拥有大型文摘和引文数据库的公司现在也加入了人工智能的热潮。
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Scopus AI
爱思唯尔驻伦敦的高管、负责该工具开发的Maxim Khan表示，爱思唯尔的聊天机器人名为Scopus AI，是作为试验推出的，目的是作为一种轻松、有趣的工具，帮助研究人员快速获取他们不熟悉的研究主题的摘要。用户用自然语言提问；作为回应，机器人使用LLM GPT-3.5版本返回一个关于研究主题的摘要，连同引用的参考文献和进一步探索的问题。
Scopus AI基于7,000多家出版商的27,000多份学术期刊的可信内容提供易于阅读的主题摘要，18亿引文，以及1,700多万作者简介。内容由一个独立的审查委员会严格审查和选择，通过几种方式快速深入挖掘和探索这些主题，包括建议的后续问题和与原始研究的链接。在生成式人工智能和LLM技术的支持下，结合Scopus现有的强大搜索功能，Scopus AI将通过以下方式发挥功能：
- 基于Scopus摘要生成观点综述。研究人员获得任何研究主题的简明和可信的快照，完整的学术参考文献，减少了冗长的阅读时间和幻觉的风险。
- 轻松导航到“Go Deeper Links”进行扩展探索。Scopus AI提供相关查询以进行进一步探索，从而在各种研究主题中找到隐藏的内容。
- 自然语言查询。研究人员可以以一种自然的、对话式的方式询问有关主题的问题。
- 即将添加的图形表示，提供相互关联的研究主题的新视角。Scopus AI可视化地映射搜索结果，提供全面的概述，使研究人员能够轻松地浏览复杂的关系。
也是在8月1日，Digital Science宣布引入Dimensions AI Assistant，尽管该助手目前仅对选定的beta测试者开放。它的运作方式与Scopus AI类似：用户输入问题后，搜索引擎就会检索相关文章。然后，GPT模型根据排名靠前的摘要生成一个摘要段落。利用先进的人工智能(AI)功能，为用户提供语义丰富的摘要和情境化结果，超越了传统的基于关键字的搜索。
Dimensions AI正在全球范围内邀请有限数量的beta测试者参与测试。这些用户将来自不同的领域，包括学术界、公司、出版商、政府机构和资助组织——代表了数字科学的主要客户群。
这次测试版的推出将是开发更多AI助手的第一步，探索将Dimensions AI Assistant集成到Dimensions Analytics中的机会。
这家总部位于伦敦的公司的首席产品官Christian Herzog说:“滑稽的是，它们非常相似。”（Digital Science是自然出版商施普林格·自然Springer Nature的大股东霍尔茨布林克出版集团Holtzbrinck Publishing Group的一部分。）
Dimensions还使用LLM提供了一些相关论文的更多细节，包括他们的研究结果的简短总结。Herzog 说，公司希望在今年年底之前更广泛地发布这个工具。
Tay说，他期待着在论文全文上使用LLM工具，而不仅仅是摘要。他指出，像Elicit这样的工具已经允许人们使用LLM来回答机器人可以访问的论文全文的详细问题，比如一些开放获取的文章。
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使用LLM进行搜索——尤其是科学搜索——的一个担忧是它们不可靠。模型不理解它们产生的文本；它们的工作原理很简单，就是在训练数据的基础上，吐出文体上合理的单词。他们的产出可能包含事实错误和偏见，而且正如学者们发现的那样，他们可能编造不存在的参考文献。
Scopus AI限制了只能通过参考五到十篇研究论文文摘来生成答案。Khan解释说，它本身并不会寻找文摘，而是在用户输入查询后，传统的搜索引擎会返回相关的论文。
Digital Science 人工智能助手进入Beta测试
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Clarivate 的计划
与此同时，在宾夕法尼亚州费城的科睿唯安，该公司学术和政府部门的总裁Bar Veinstein表示，该公司正在“致力于在Web of Science中添加LLM支持的搜索”，他指的是该公司与位于以色列特拉维夫的 AI21 Labs 签署的战略合作伙伴关系，该合作于6月宣布。 Veinstein 没有给出发布该工具的时间表。
参考文献：
- New AI-Powered Tools From Dimensions (Beta Release) & Scopus (Alpha Release) Launching Today
- Scopus AI: Change the way you view knowledge
- Elsevier takes Scopus to the Next Level with Generative AI
- Powering research with Dimensions AI Assistant
- Clarivate Announces Partnership with AI21 Labs as part of its Generative AI Strategy to Drive Growth
- Research Solutions acquires ResoluteAI to transform AI-powered innovation workflows (librarytechnology.org)
今年，由OpenEdition和OAPEN基金会领导的开放获取图书目录(DOAB)庆祝其成立十周年。自成立以来，DOAB已经从一个为高质量同行评审开放获取图书和章节提供索引的想法，发展成为一个全球使用的开放目录，不仅为研究人员和广泛的学术社区服务，而且为公众服务。
早在2009年，随着开放获取期刊目录 DOAJ 的成功，OAPEN项目负责人就想为开放获取图书和开放图书章节创建一个类似的资源。2010年，在隆德举行的开放获取学术出版商协会(OASPA)会议上首次进行了讨论。
2013年4月，首届国际人文社会科学OA专著会议正式启动。OAPEN Library和DOAB之间的区别在于，DOAB是一个目录，链接到其他平台和出版商网站上的开放获取书籍和章节，以增加可发现性，而OAPEN图书馆是一个数字图书馆，你可以访问全文。他们都有一个共同的使命，即增加对开放获取图书和图书出版的信任。
DOAB成为独立的非营利组织
DOAB庆祝成立十周年
来源：24 JUL 2023，DOAB celebrates its 10th anniversary!
DOAB是依据荷兰法律于2019年3月成立的基金机构，由OAPEN基金会和 OpenEditio （致力于SSH开放学术交流的法国国家基础设施）共同管理和管理。DOAB作为一个独立的、非营利性的法律实体，确保了它的可持续性，以不断满足学术界的需求，包括图书馆、出版商、研究人员、资助者和公众。
OpenEdition主任Marie Pellen说:“DOAB是欧洲跨境合作的成功范例。我们很高兴看到DOAB变得越来越成熟，并被认为是开放科学的关键基础设施。我们感谢法国国家科学研究中心 CNRS 、 Aix-Marseille 大学和法国科学研究部一直以来的支持。这种共同的努力使我们能够创建一个服务于全球研究界的资源，并促进学术出版的书目多样性。”
2020年，DOAB与OAPEN共同入选SCOSS第二个融资周期，旨在帮助基础设施变得更具可持续性和财务独立性。SCOSS鼓励投资于开放科学和开放获取的大学支持其所依赖的非商业服务；DOAB和OAPEN是支持向开放获取图书出版过渡并增加行业信任的关键基础设施。
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第57期 馆员学习与交流
DOAB今天
DOAB是一个致力于开放科学的开放基础设施。其主要任务是提高开放获取图书的可发现性，并最大限度地提高其传播、可见性和影响力。所有DOAB服务都是免费的，所有数据都是免费的。
在推出时，DOAB包含来自20家出版商的750本书。今天，DOAB包括来自600多家出版商的60多种语言的68,000多本开放获取图书和图书章节。
DOAB创建了 Trusted Platform Network，以增强开放获取图书的可发现性，并允许出版商检查其内容是否符合DOAB标准并自动展示出图书和章节，从而使他们能够更无缝地将开放获取图书展示。
2022年11月，专著同行评议信息服务(PRISM)启动，进一步建立对同行评议和开放获取学术图书出版的信任。PRISM是学术出版商展示其同行评议过程信息的一种标准化方式。PRISM标志包含在标题级别和元数据级别。PRISM现在被集成到 OPERAS portfolio of services 中，并因此在 EOSC 市场上公开。
展望未来
DOAB旨在通过进一步发展PRISM服务，提高开放获取图书出版质量保证实践的透明度，并打算通过与全球更多的出版商和集成商合作，继续建立信任，为研究人员、更广泛的学术社区和公众扩展服务。
DOAB仍然主要由来自欧洲和北美的出版商组成，因此它的目标是在未来几年优先考虑更具全球包容性，支持书目多样性。DOAB使命的一个重要组成部分是使图书出版商和作者能够公平地获得全球发行，就像开放获取图书已经向全球图书馆和读者提供一样。DOAB力求以最好的方式为开放和公平的学术出版服务。
今天就来探索DOAB 的收藏吧！
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密西根大学图书馆协助大学发布科研数据管理政策
来源：July 1, 2023, Research data stewardship policy to maximize impact
密歇根大学制定了新的科研数据管理政策，为科研数据管理做出要求和指导，重点关注所有权、共享和长期保存等问题。参见 New policy outlines research data stewardship expectations 。
这项倡议是去年由负责科研的副校长办公室与密歇根大学图书馆、信息与技术服务部和其他单位合作发起的，以响应白宫的公众获取指导方针，即免费和立即提供公共资助的研究成果。新规定扩大了公众获得联邦资助研究的机会。
参考文献：
- 斯坦福大学图书馆新成立科研数据服务部门
- ARL/CARL 联合任务组科研数据服务最终报告
- Choice 白皮书 no. 5| 学术图书馆的科研数据服务：Where are We Today?
第57期 馆员学习与交流
英国制定了一套新的原则，以帮助大学确保学生和员工“人工智能素养（ AI literate ）”，以便他们能够利用科技为教学和学习提供的新机遇。
该声明在罗素集团24位副校长支持下于7月4日发布 ，它将确保机构和课程层面的工作，能够合乎道德和负责任地使用生成式人工智能、ChatGPT等新技术和软件。
与人工智能和教育专家合作下形成的新原则认识到使用生成式人工智能的风险和机遇，并承诺罗素集团大学帮助员工和学生成为未来越来越人工智能化世界的领导者。
今天的联合声明提出的五项原则是:
大学将支持学生和员工了解人工智能。
工作人员应具备支持学生在学习过程中有效、适当地使用生成式人工智能工具的能力。
大学将调整教学和评估，纳入生成式人工智能的道德使用事项，并支持平等获取。
大学将确保学术严谨性和诚信得到维护。
随着技术及其在教育中的应用的发展，大学将合作分享最佳实践。
这份原则声明是在英国政府就在英国教育中使用生成式人工智能展开磋商后不久发布的。罗素集团首席执行官 Tim Bradshaw 博士评论道:
“人工智能的突破已经改变了我们的工作方式，获得新技能是学生能建立一个充实的职业生涯所需的。大学工作人员也需要支持，因为他们正在研究如何利用人工智能来提高他们的教学水平，以及将其融入生活中。
“这是一个快速发展的领域，这些技术的风险和机遇都在不断变化。在教育中融入人工智能是基于明确的价值观，这符合每个人的利益。
“人工智能提供的变革机会是巨大的，我们的大学决心抓住它。这份原则声明强调了我们的承诺，即以有利于学生和员工的方式这样做，并保护罗素集团大学提供的高质量教育的完整性。”
来源： 04 July 2023 ，New principles on use of AI in education
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罗素大学集团发布在教育中使用 AI的新原则
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The IFLA ARL 分委员会于2023年6月29日举办了学术研讨会 “ Emerging technologies and artificial intelligence in academic libraries”。会议视频 here 和 演示 here 已发布。如有需要请联系办公室。
来源：10 July 2023，Video and slides available：“Emerging technologies”, IFLA ARL 29 June Webinar
“新兴科技”: IFLA ARL Webinar 会议资料
混合型开放获取期刊监视仪表板工具(HOAD)
来源：17/08/2023，Introducing the Hybrid Open Access Dashboard (HOAD)
混合型开放获取仪表盘（HOAD， Hybrid Open Access Dashboard），是一个为学术图书馆及其联盟设计的公开使用的数据分析工具。HOAD由 State and University Library Göttingen 开发，由德国研究基金会(DFG)资助，它结合了来自 Crossref，OpenAlex，cOAlition S Journal Checker Tool 的开放数据。通过仪表板展示转型协议中涉及的混合期刊完全开放获取期刊过渡的情况。
第57期 馆员学习与交流
它是如何工作的?
HOAD提供交互式图表和表格，用于了解400多个转换协议中涉及的超过12,500种混合期刊的开放出版状况。这些数据来源于 cOAlition S Journal Checker Tool 。HOAD用户可获得整体概况和分析选定出版商的混合期刊的数据。在仪表板中，用户可以将全球混合期刊格局与2017年以来德国的情况进行比较。
通过仪表板，用户可以探索一段时间内数据的变化，包括各种知识共享许可下的混合开放获取期刊以及不同出版商提供的许可类型。值得注意的是，施普林格·自然期刊主要采用了CC BY许可协议，这与S计划的要求吻合，而爱思唯尔和威利的混合期刊仍然对相当一部分文章使用更严格的CC BY- nc – nd许可协议(见图)。
通过HOAD用户还可以探索不同国家采用开放获取的差异。关于高产国家的视图表明，与欧洲同行相比，来自美国、中国和印度的主要作者在混合期刊上发表开放获取论文的规模要小得多。相比之下，瑞典、荷兰、瑞士、英国和德国等国家的开放获取份额要大得多，这可能是由于广泛实施了变革性协议。
HOAD另一个重要功能是可以了解公开访问元数据的可用性。用户可以通过Crossref 识别为其开放获取文章提供全面元数据的发布者。元数据评估包括开放许可、 摘要（i4oa.org） 、关于文本和数据挖掘(TDM)的信息、作者的 ORCID 和资助方（https://www.crossref.org/community/funders/）。通过突出差距，HOAD支持图书馆联盟在变革性协议中监督和协商改进对元数据的开放。
Screenshot showing the Hybrid Open Access Dashboard (HOAD) view on Creative Commons licences over time by publisher.
Users can switch between the global view and the view on the consortia agreements for Germany. The side navigation allows searching and browsing of publisher-specific and Germany-specific hybrid journal portfolios.
随着cOAlition S宣布到明年结束对变革性协议的财政支持，以及变革性期刊的开放获取进展缓慢，像HOAD这样的综合监测方法变得更加重要。虽然来自德国研究基金会的项目资助已经结束，但我们仍然致力于保持数据的更新。我们通过Github邀请社区参与，并欢迎与国家图书馆联盟和其他利益相关者进行讨论，以进一步定制HOAD以满足特定需求。
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当地时间2023年5月25日，北美研究型图书馆协会（Association of Research Libraries，ARL）和加拿大研究型图书馆协会（Canadian Association of Research Libraries，CARL）联合发布了《研究型图书馆与所在机构STEM重点工作一致性观察》（Observations on Research Libraries’Alignment with Institutional STEM Priorities）报告。
ARL和CARL对研究型图书馆与其所在大学STEM重点工作保持一致性的本质及必要性进行了共同探索。该报告记录了这一探索结果，指出了需要克服的问题并举例说明了图书馆在其所在大学中加强并支持STEM的方法。这份报告包含了对重点问题的总结以及对所访问大学的观察记录。
在这项研究中，ARL和CARL对四所美国大学（哈佛大学、麻省理工学院、西北大学和普渡大学）和两所加拿大大学（麦克马斯特大学和多伦多大学）进行了为期一天的实地考察。这些大学既包括公共机构，也包括私人机构，部分大学是两个协会的联合成员。
阅读并下载《研究型图书馆与所在机构STEM重点工作一致性观察》报告：
https://www.arl.org/wp-content/uploads/2023/05/2023.05.24-observations-on-research-libraries-alignment-with-institutional-stem-priorities.pdf
参考文献：
研究报告 | 图书馆与机构发展战略保持一致
来源：e线图情
ARL和CARL发布报告《研究型图书馆与机构STEM优先事项的一致性观察》
第57期 馆员学习与交流
2023年8月16日，OhioLINK 宣布选择 Clarivate旗下Ex Libris Alma作为该联盟的下一个共享图书馆服务平台。OhioLINK的117家成员图书馆的实施，预计将耗时两年。
除了Alma，OhioLINK还将实施Primo VE和一系列相关产品，包括Leganto、Rapido和Library Mobile，这些产品将增强对用户、图书馆工作人员和管理人员的服务。Leganto将增加与校内学习管理系统的集成。
OhioLINK的执行董事Amy Pawlowski领导了联盟的选择和规划过程，并就新的图书馆服务平台的合同进行了谈判。“在过去的20年里，图书馆在应用电子资源支持研究、教学和学习方面做出了巨大的转变，”
exlibris and Innovative高级副总裁兼总经理Yariv Kursh表示:“OhioLINK选择将我们的关系扩展到不仅作为一个创新客户，而且加入到了由全球2500多家机构组成的不断发展的Alma社区，这证明了我们的合作伙伴关系。
我们的使命是通过整合人工智能和关联数据解决方案，为我们的客户提供更统一的图书馆工作流程，使研究人员、师生可以充分利用图书馆丰富的馆藏和围绕它们的丰富元数据。我们很高兴OhioLINK加入实现我们的使命。”
OhioLINK联盟已经运行了30多年，以确保所有成员图书馆都能以大大降低的价格扩大共享印刷和电子资源访问。2022年6月获得的资金将增加OhioLINK的合作购买力以及分享89个成员机构的技术专长。
来源：August 16, 2023. OhioLINK selects Ex Libris Alma and Primo as next library services platform (librarytechnology.org)
OhioLINK 选择 Alma和Primo作为图书馆服务新平台
来源： June 22nd, 2023 ，NSF Public Access Plan 2.0
美国国家科学基金会(NSF)发布了“公共获取计划 2.0 – 保障开放，立即和平等访问国家科学基金资助研究 ”。这个文件强调了对提供资助研究的出版物和研究数据访问、研究人员对研究数据的责任和研究完整性的新要求。从本质上讲，这是对OSTP科学技术办公室2022年8月“纳尔逊备忘录”的关键政策的更新版。
全文：Click to access NSF23104.pdf
NSF发布 Public Access Plan 2.0
北京师范大学图书馆 办公室
Beijing Normal University Library
电话： 58800733
电邮： bnulib@bnu.edu.cn
地址：北京市海淀区新街口外大街19号
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