Movement-Based Programs in U.S. and Canadian Public Libraries: Evidence of Impacts from an Exploratory Survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – Past research suggests that approximately 20-30% of public libraries in the United States offer movement-based programs, that is programs that encourage, enable, or foster physical activity and physical fitness. Little is currently known about the impacts of these programs, in the U.S. or elsewhere. This study addresses the questions: what impacts do movement-based programs in public libraries have and what variations exist between urban and rural libraries. Methods – The researcher aimed to explore these questions through an exploratory survey of U.S. and Canadian public libraries that have offered movement-based programs. The survey was completed by self-selecting staff from 1,157 public libraries in the U.S. and Canada during spring 2017. Analysis focuses on those portions of the survey that address the impacts of movement-based programs. Results – Results show that throughout North America, public libraries provide movement-based programs for all age groups. The most consistently reported impact of these programs is new library users. Furthermore, on average respondents report that participation in these programs slightly exceeding their expectations. These facts may account for the finding that 95% of respondents report that they intend to continue offering movement-based programs at their libraries. Conclusion – More research using a randomized survey design is needed to better assess this emerging programming area in a more comprehensive manner. Nonetheless, this study provides needed evidence on the impacts of movement-based programs in many North American public libraries. Hopefully this evidence will contribute to more conversations and research on the roles of public libraries in public health and wellness.
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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 | 0,015 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».