Factors Hindering High School Library Success as Viewed by Librarians, Teachers and Principals in Israel
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents findings of a wide-scale national study of which one objective was to identify main obstacles hindering high school librarians from successfully carrying out their tasks. Similar detailed questionnaires were mailed to librarians, teachers and principals in a cluster sample of 234 schools (one-third of target population), rendering 137 usable questionnaires (58.5%). The three groups rated quite similarly the obstacles. First and foremost were the scarcities of resources and manpower. Third was inadequate professional training, which was found to include: inadequate training in information technology and in librarianship, scarce skills in management, communication and public relations, as well as lack of training in instruction and lack of familiarity with curriculum and its development. Fourth was the principal's and teaching staff's lack of awareness and recognition of library importance, also acknowledged by principals and teachers. Additional obstacles mentioned were poor physical conditions, discipline problems and the character of the librarian and staff. Recommendations include: promoting understanding of school library and librarian roles by writing Israeli Information Power and by offering courses to principals and teachers on school library's roles, adding personnel positions in school libraries and emphasizing technological topics in library education programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».