Challenges and Issues That Are Faced by the Sri Lankan School Library Staff (2000-2016 period)
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on challenges and issues faced by the Sri Lankan School Library staff recruited under the General Education Project 2 (GEP 2). The study was conducted in order to identify the pros and cons of the GEP 2 Library staff training project. 4000 teacher librarians were recruited to the school libraries under the GEP 2 Project. The National Institute of Library and Information Science (NILIS), University of Colombo, was established under this project. In 2003 NILIS introduced Masters, Post-graduate Diplomas, Diploma and Certificate courses in Library Sciences, in order to train the newly recruited teacher librarians and support staff. This study proposes to reveal the main factors which contributed towards the inadequate number of students for the NILIS courses, which were mainly due to the policies of the government regarding staff training, and the school libraries in Sri Lanka. This study was carried out with the available written documents, communications, and face to face interviews, with the relevant parties. NILIS is struggling to improve the training of school library staff throughout the island in numerous ways, in spite of the red notice by the authorities to close down the Institute. Subsequently due to the best practice of NILIS it was possible to convince the officials of the Ministry of Education regarding the importance of School libraries, and staff training, which resulted in the increase of the number of students from 26 in 2013, to 250 in 2016.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».