Lists of Opportunities: My Experience as a School Librarian During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
In this paper I share my experiences, opinions and perspectives of running a school library during the COVID-19 pandemic. I discuss the difficulties and problems I have encountered, but also the opportunities for creativity that have presented themselves. From experiencing government cutbacks to layoffs and school closures, I discuss my feelings and frustrations about COVID-19 and how it prevented me from doing my job. I demonstrate how the pandemic heightened the feeling of isolation and loneliness in a job that can already make one feel disconnected; I highlight the importance and need for human connection. I also examine the new creative opportunities that working during a pandemic has given me, like asynchronous programming, collection development, professional development and a chance to experiment or renovate. This paper is meant to highlight the importance of school libraries and start a discussion of our role before and after the pandemic. Advocacy helps ensure that school libraries remain open. My goal is to give a glimpse of day-to-day library practice in a school library during the pandemic and share ideas and information with the library and information community. My views and opinions are my own, and the context will be different in every school.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,047 | 0,018 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».