Various Factors May Influence High School Student Use of Public Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To discover the factors that influence frequency of high school students’ usage of public libraries. Design – Structural equation modeling (SEM) using the person-in-environment (PIE) framework to test latent variables and direct and indirect relationships between variables. Setting – Public and school libraries in the United States. Subjects – Three datasets: Educational Longitudinal Study of 2002, the National Center for Education Statistics (NCES), provides data about individual students; Public Libraries Survey of 2004, then conducted by NCES, provides data about public libraries in the United States; and Summary Files 1 and 3 of U.S. Census 2000, provide neighborhood-level demographic data. Methods – Using ArcGIS, the researcher prepared and linked three datasets. Data were analyzed using factor analysis, regression, weighted least squares, and path analysis in order to test relationships between variables exposed in three large datasets. Main Results – Frequency of public library use by high school students may be influenced by several factors, including race and/or ethnicity and access to resources like school libraries, home computers, and public libraries with adequate service levels. Conclusion – Increased funding for public library spaces and resources may be warranted by the finding that high levels of public library service may increase high school students’ use of public libraries, particularly in socioeconomically disadvantaged neighborhoods.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».