I ett försök att förstå hur akademiska forskare söker information relevant för sin forskning i dagens miljö av allestädes närvarande elektronisk åtkomst, byggs ett korrelationsramverk och regressionsanalys tillämpas på undersökningsresultat från 2 063 akademiska forskare inom naturvetenskap, ingenjörsvetenskap och medicinsk vetenskap vid fem forskningsuniversitet i USA. Tidigare arbeten har rapporterat beskrivande statistik om dessa forskares informationssökande beteende.Denna studie utökar det arbetet för att undersöka relationer mellan forskares informationssökande beteenden och deras personliga och miljömässiga faktorer. Flera regressionsmodeller, inklusive Poisson-modellen, loggmodellen och den beställda loggmodellen, är byggda för att tolka korrelationen mellan forskarnas beteenden. Dessutom används explorativ faktoranalys för datareduktion. På det hela taget befanns många faktorer påverka forskarnas specifika informationssökande beteenden, inklusive demografiska, psykologiska, rollrelaterade och miljörelaterade faktorer. Av de faktorer som har en effekt, akademisk position var den viktigaste avgörande för informationsbeteende. Tillkomsten av olika elektroniska resurser, bland annat e-tidskrifter, online-databaser och digitala bibliotek, har avsevärt förändrat det sätt på vilket vetenskaplig kommunikation äger rum. Nuförtiden har akademiska forskare bekväm och enkel tillgång till en aldrig tidigare skådad mängd elektroniska vetenskapliga resurser samtidigt som de också står inför ett svindlande utbud av olika typer av innehållsleverans, inklusive böcker, tidskrifter, webbsidor och online-databaser. I ett försök att förstå hur forskare anpassar sig till den ökade användningen av elektronisk vetenskaplig kommunikation och vilken effekt detta har på deras informationssökande beteenden, har NeoRef forskargruppen (http://neoref.ils.unc.edu/) vid University of North Carolina i Chapel Hill genomfört en nationell undersökning av 2 063 akademiska forskare från fem forskningsuniversitet Fokus för denna artikel är att förstå, för akademiska forskare som ägnar sig åt vetenskaplig informationssökning, samspelet mellan användarens egenskaper, deras miljökontext och deras informationssökande beteende. En undersökande analys med regressionsteknik utfördes för att identifiera korrelationerna mellan informationssökande beteenden. Poisson regression, logit regression, och beställda logit regressionsanalyser tillämpas för att identifiera de specifika kopplingarna mellan kontextuella faktorer och informationssökning och använda beteenden. En ram föreslås för att förstå samspelet. Målet är att upptäcka samband mellan faktorer och beteenden och att kunna förutsäga specifika beteenden när ämnes- och miljösammanhang är kända. Bakgrundsarbete med anknytning till informationssökande beteende för akademiker och undersökningsmetoden beskrivs i en tidigare publikation som beskriver den nationella studien (Niu et al., 2010). Detta avsnitt beskriver tidigare forskningsresultat och metoder som har undersökt korrelerande faktorer för förklaringar av informationssökande beteenden, vilka är relevanta för de analyser som utförs i denna artikel. Dessutom görs hänvisningar i resultatavsnittet för att göra jämförelser mellan resultaten av denna studie och tidigare experiment. En betydande mängd forskning under de senaste 10 åren har fokuserat på hur akademiker har reagerat på övergången från tryck till elektronisk vetenskaplig kommunikation. Denna forskning har visat en trend där forskare blir mer accepterande av elektroniska resurser och alltmer utnyttja dem som sina primära källor (t.ex., se de utmärkta studier som omfattar flera universitet som spänner över stora tidsperioder av Tenopir och King, inklusive King, Tenopir,
I en uppföljningsstudie rapporterade Niu och Hemminger REF flera faktorer som påverkar forskarnas informationssökande beteende, inklusive demografi, psykologiska aspekter, akademisk ställning och disciplin.
A study of factors that affect the information-seeking behavior of academic scientists
{'venue': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'journal': 'J. Assoc. Inf. Sci. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}