Perceptions and experiences of virtual reality in public libraries
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Virtual reality (VR) is becoming a more available technology including in public spaces like libraries. The value and role of VR as a tool for learning and social engagement are unclear. The purpose of this paper is to explore the ways in which library patrons and librarians perceive VR and experience VR through library drop-in programs. Design/methodology/approach This paper is based on research conducted in seven Washington State Libraries where VR was adopted for drop-in programming for the first time. Data was collected between March and June 2018 and involved interviews with librarians and patrons, a patron user experience survey, and observational field notes from researchers on site during library programs. Findings Findings are presented in relation to user perceptions of VR compared to their actual VR experiences, and in relation to informal learning and social engagements. The authors frame the analysis and discussion in relation to sociotechnical imaginaries – culturally situated ideas about the relationship between society and technology, and considering the larger cultural landscape that informs collective views about the present and future. Social implications The paper discusses pending and potential inequalities related to gender, race and class in conversation with technology industry and VR. Issues discussed include unequal access to technology in public libraries and representation of minoritized groups in VR. Originality/value This work takes a critical perspective considering the inequities in relation to mainstreaming VR through public spaces like libraries.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».