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Enregistrement W3031275771 · doi:10.7202/1068826ar

Rénover ou construire pour mieux les accueillir : les retombées de l’aménagement des bibliothèques sur les usagers des bibliothèques publiques au Québec

2020· article· fr· W3031275771 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marie-Ève Berthiaume

Notice bibliographique

RevueDocumentation et bibliothèques · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les données sur les retombées des bibliothèques rénovées en sol québécois sont rarement mises à la disposition du public et des autres bibliothèques. Ainsi, l’impact des choix architecturaux et ergonomiques reste méconnu. Comment donc mesurer la valeur ajoutée pour les usagers, indépendamment de la valeur architecturale du bâtiment ? L’article présente une revue de la littérature des bonnes pratiques en aménagement des bibliothèques, suivie d’une analyse de douze projets de réaménagements de bibliothèques publiques québécoises entre 2007 et 2017, selon une méthodologie qualitative axée sur une approche interprétative des ressources documentaires et des statistiques. Les résultats de l’analyse démontrent qu’il est possible de mettre la valeur architecturale de la bibliothèque publique au service des usagers. La valeur ajoutée pour la population se manifeste principalement par l’augmentation du nombre de visites, d’emprunts en bibliothèque, d’usagers inscrits, d’activités et de participants à celles-ci. Parmi les recommandations, citons la collecte, la comparaison et la diffusion de statistiques avant, pendant et après les travaux comme partie intégrante de la conception architecturale et du programme fonctionnel et technique ; la segmentation par succursale des statistiques et la cohérence entre les éléments compilés lors de l’Enquête annuelle sur les bibliothèques publiques du Québec.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,025
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0290,100
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,266 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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