Censorship in High School Libraries in Israel: An Exploratory Field Study
Notice bibliographique
Résumé
The issue of censorship in school libraries has long concerned researchers and practitioners in the field and is well documented in literature. A literature survey reveals dozens of opinion articles as well as research papers reporting empirical field studies, especially in the US, which attempt to determine the extent and objects of censorship and its underlying factors. Although school libraries have existed in Israel for several decades, some of them dating back to the 50's, the issue of censorship has not been studied. The objective of the present exploratory study was to empirically assess the current state of censorship in a sample of high school libraries in the country. The sample comprised 25 high schools, from both the 'religious' and 'non-religious' sectors. The main research tool was a two-parts questionnaire, designed to be filled out during researchers visit to the library. Most librarians reported that some form of control, restriction or censorship was, always or very often, applied to books to be added to the collection, usually by the head librarian. No library had any kind of written document, or even some permanent unwritten statement specifying instructions or policy regarding book acquisition. None of the librarians mentioned any external pressure to censor the existing collection or books to be acquired, and it was dear that the only censorship was an internal one, initiated by the librarians themselves and other members of the school staff. In both sectors there was wide agreement on banning titles which included violence, hard pomography, racism and drugs, but there were considerable differences regarding 'soft' pornography, Holocaust denial, sexual pemissiveness and books degrading the Jewish religion or its values, principles or commands. A comparison of four lists of specific titles against the catalogs showed that the `non-religious' libraries owned three times the percentage from the first list (explicit violence and sex), but only half the percentage from the fourth list ('Judaism), compared to the 'religious' one. Interestingly, the religious group had lower percentages of both the 'rightist' and 'leftist' lists, due to its smaller collections, but relatively more from the 'rightist' list than the 'leftist' one.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».