Conceptualizing Practical Aspects of Public Library Initiatives Provides a Useful Model for Future Research
Notice bibliographique
Résumé
A Review of:
 Sung, H. Y., Hepworth, M., & Ragsdell, G. (2013). Investigating essential elements of community engagement in public libraries: An exploratory qualitative study. Journal of Librarianship and Information Science 45(3), 206-218. doi: 10.1177/0961000612448205
 
 Objective – To examine characteristics of a community engagement (CE) initiative in a public library in order to identify and describe essential elements of CE and develop a model for CE in public libraries.
 
 Design – Case study.
 
 Setting – A public library in a mid-sized city in England, United Kingdom.
 
 Subjects – An unspecified number of community members, library staff, and external agency staff participating in a community news program.
 
 Methods – There were 12 semi-structured interviews conducted with library staff, community members, and participants from 12 community news agencies operating under the umbrella of a larger community news organization. The authors directly observed an unknown number of undescribed program meetings and events. They also performed document analysis on unspecified government policies, media reports, and program publications to corroborate the information gathered from their interviews and observations. 
 
 Main Results – The data were analyzed in an inductive manner using ATLAS qualitative data analysis software. Results are described in a qualitative manner and do not correspond directly to the individual methods used. The coding of data from interviews and observations (which are not analyzed separately) resulted in the identification of seven themes related to community engagement in libraries: belonging, commitment, communication, flexibility, genuineness, relevance, and sustainability.
 
 Conclusion – The “essential elements” model that was developed from this case study can be applied by other public libraries in their processes and practices, and can contribute to the creation of a more genuinely community-driven approach to service.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,275 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».