MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995034289 · doi:10.18438/eblip29637

Seven Years of Noise Reduction Strategies in an Academic Library Improve Students’ Perceptions of Quiet Space, Especially Among Graduate Students

2019· article· en· W2995034289 sur OpenAlexvenueno aff
Elaine Sullo

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQUIETSpace (punctuation)Metric (unit)Service (business)Dimension (graph theory)PsychologyLibrary scienceComputer scienceMedical educationMathematicsMedicinePhysicsOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of:
 McCaffrey, C. & Breen, M. (2016). Quiet in the library: An evidence-based approach to improving the student experience. portal: Libraries and the Academy, 16(4), 775-791. http://doi.org/10.1353/pla.2016.0052 
 Abstract
 Objective – To examine the interventions implemented by an academic library for noise management, and their impact on library users, over a seven-year period. 
 Design – Retrospective data analysis.
 Setting – University library in Ireland.
 Subjects – LibQUAL data from 2007, 2009, 2012, and 2014.
 Methods – The researchers analyzed data from the 22 core LibQUAL questions and the three dimensions of library as place, information control, and effect of service. The study focused specifically on LibQUAL question LP2 in the library as place dimension: quiet space for individual work. Qualitative free text comments in the surveys related to noise or quiet issues were also analyzed. The adequacy mean was used to determine improvement in scores; this metric is calculated by subtracting the minimum mean score from the perceived mean score.
 Main Results – LibQUAL scores related to the quiet space question steadily improved over the seven-year period studied. The adequacy mean went from -1.2 to -0.13, representing a 1.07 degree of improvement. For all 22 questions, the adequacy mean increased from 0.02 to 0.38, showing overall improvement of 0.36. Researchers reviewed the data for all individual questions to measure the degree of change over the seven years; the quiet space question had the highest level of improvement of all of the questions. Considering user groups’ perceptions, there was a 2.03 degree of improvement for graduate students, while there was a 0.82 degree of improvement for undergraduates.
 The researchers wanted to know if the noise interventions had a specific impact on the quiet space question compared to a more general impact on the “library as place” dimension. None of the other “library as place” questions improved to the degree of the quiet space question. Of the “library as place” questions, question LP5, the group space question, was the only one where the adequacy mean dropped, with an adequacy mean difference of -0.23.
 External benchmarking conducted by the researchers put these results in an international context, using consortium data from ARL in North America and the Society of College, National and University Libraries (SCONUL) in the United Kingdom (U.K.).
 Conclusion – Based on the study findings, the long-term noise management program implemented from 2007 to 2014 at the University library had a measurable impact, and users’ perceptions of the quiet space in the library improved. Because perceptions improved most among graduate students, researchers concluded that future efforts for noise management strategies should consider focusing on this group.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,168
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvidence Based Library and Information PracticeMême sujetNoise Effects and ManagementTravaux en français237 207