MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138468975 · doi:10.1080/02763877.2021.1892009

Fostering the Reading Experience for Spanish-Speaking Readers: Post-migration Changes in Reading Practices and the Implication for Libraries

2021· article· en· W3138468975 sur OpenAlexfundaboutno aff
Keren Dali

Notice bibliographique

RevueThe Reference Librarian · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésReading (process)PsychologySociologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. This article examines the post-migration changes in reading practices of Spanish-speaking readers in the U.S. and Canada, with a goal of translating the findings into practical guidelines for librarians who engage with Spanish speakers in different types of libraries.Design/methodology/approach. The article draws on a subset of data from the larger bilingual, self-administered, qualitative survey conducted in two large urban areas (Toronto, Ontario, Canada, and New York City, NY, USA). These data are used to develop a practice framework by translating the generated empirical knowledge into concrete applications that can benefit librarians who engage Spanish speaking readers.Findings. The study analyzes the changed (or unchanged) amount of leisure reading, the various ways of accessing reading materials, alterations and evolution in reading content, and the choice of language preferred for reading different types of leisure materials.Originality. Reader studies, such as this one, are essential for facilitating the practice of reading experience (RE) librarianship in all types of libraries (public, academic, and special,) because they look beyond information needs and programming ideas into the soul of the people in their real-life circumstances, connecting librarians and readers on a deeper humanistic and cultural level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Reference LibrarianMême sujetLibrary Science and AdministrationTravaux en français237 207