Public Libraries Could Better Serve Older Adults by Having More Programming Specifically Directed Toward Them
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Bennett-Kapusniak, R. (2013). Older Adults and the Public Library: The Impact of the Boomer Generation. Public Library Quarterly, 32(3), 204-222. doi: 10.1080/01616846.2013.818814 Abstract Objective – To determine whether programming at public libraries in the United States is aimed at older adults, and whether the programs help older adults maintain their health and well-being. Design – Web site evaluation. Setting – Public libraries in the United States of America. Subjects – The main library of each public library system located in the capital city of each of the 50 states in the United States of America. Methods – A scan of each of the web sites of the selected public library branches was performed by the author, to determine the number of programs specifically directed towards older adults. Main Results – The scan of sites indicated that there was very little programming specifically aimed at older adults and their needs. Mainly, offerings for older adults took the form of mixing in with adults of all ages. Computer technology class offerings were particularly lacking. The majority of libraries had programs to teach how to access library resources and electronic media (although not necessarily aimed at older adults), programs for those who are less mobile, as well as some adaptive technology for those with sensory disabilities. In addition, the majority of libraries had adult literacy programs, and active collaboration with community organizations. Conclusions – Public libraries can do more to develop programs specifically for older adults. They should take into account the wide diversity of older adults’ information and other needs. In particular, they should consider offering programs that focus on technological skills, and also should offer assistive technology for older patrons. There also needs to be more research on the needs of older adults, from the perspective of the patrons themselves and that of library staff.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,232 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».