Notice bibliographique
Résumé
This article compares the concept of the “problem patron” in the library and information science (LIS) and nursing literatures as the basis for developing a new framework for use in LIS. The trend in the LIS literature has been to identify either the patron or the patron’s behavior as the problem. The nursing literature uses interactionist theories to contextualize the so-called problem within a larger framework that includes, among other things, the nurse, hospital-related norms of behavior, the patient care environment, the philosophy of care, and the patient’s own life experiences. This paper examines theories of stigma, deviance, and labeling, among others, as they have been used in the nursing literature to examine the process and effect of labeling. I argue that the work on labeling found in the nursing literature provides the foundation for a new framework to think about the “problem patron” in LIS. In the proposed framework, I define problem behavior at three different levels: the community, the library, and the individual. Using this framework is helpful for thinking about solutions because it encourages us to respond to the “problem” at the level where the behavior is labeled as deviant. This framework is used to explore solutions offered in the LIS literature for the problems that can be identified at each of these different levels.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».