Do Languages Represent?: A Pilot Study on Linguistic Diversity and Library Staff
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to add to conversations on access, diversity, and representation in libraries by addressing the importance of language as a factor in library service and providing some of the first data on library workers’ language skills. Much of the literature on language in libraries focuses on issues of multilingual access and collection development, and there is less emphasis on the roles of staff and language skills in providing and mediating access. As well, while US librarians are less diverse than US library workers and the wider population in terms of gender and race, it has not been shown whether the same holds true in terms of language.\nA pilot study of staff from three US public libraries sought to address these gaps in knowledge about staff language skills and representation and to generate further lines of inquiry. Responses were compared with US Census data to determine linguistic representation relative to the service population. The results indicated that while staff surveyed were more likely than the wider population to know another language besides English, they were not likely to use that language on the job, and those who did use a language besides English often reported low fluency. Responses also showed differences in language knowledge and use between staff with and without MLIS degrees. The results highlight the differences between language knowledge, fluency, and usage, offer implications for library service and professional values, and suggest many future directions for research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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; 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 ».