Notice bibliographique
Résumé
Libraries in the U.S. have long been places of interest to government law enforcement agencies, and academic and public librarians have long sought to balance their commitment to the protection of privacy and intellectual freedom, with their desire to support legitimate requests for assistance from the government (Foerstel, 1991; Starr, 2004). In some instances, librarians have even gone to jail to protect the privacy of their patron’s records (Horn, 1994). To better understand the nature of this contact and its impact on the public’s privacy and access to information, the American Library Association’s Office of Information Technology Policy (ALA OITP) funded a study which included a nationwide survey of public and academic libraries and structured interviews with librarians and library leaders. The study confirms that federal, state, and local law enforcement have been visiting libraries as part of their investigations and that law enforcement activity has precipitated change in the policies and practices of public and academic libraries. Finally, the data from this study suggest that overall, the Patriot Act and similar legislation passed as a result of the September 11 terrorists attacks have had limited or very limited direct impact on academic and public library activities. Most libraries have not changed policies related to the retention of patron information, use of library materials including government information, or removed material from the library, nor has there been any significant change in library material usage. In those instances when changes did occur, reasons appear to be due to budget and financial matters rather than concern over requirements of the Patriot Act or other similar legislation. Another issue central to this discussion has been the degree to which the ALA should engage in significant lobbying efforts to change or modify the Patriot Act and related terrorist laws. The general sense that one receives is that the Patriot Act is “awful” from an abstract perspective, but “it doesn’t really affect my library or patrons as directly as budget cuts and other day to day concerns.” Librarians can’t afford to lose local support, so they do not become politicized over legal issues that may be quite abstract in the minds of their patrons or staff.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».