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Enregistrement W3180163338 · doi:10.21083/partnership.v16i1.6473

Manitoba Public Libraries Response to the Early Stages of COVID-19

2021· article· en· W3180163338 sur OpenAlexaffvenueabout
Kerry Macdonald, Andrew Robert, Breanne Bannerman-Gobeil, Richard Bee, Alan Chorney, Caralie Heinrichs, Stacey Lee, Kelly Murray, Melanie Sucha

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensBrandon UniversityUniversity of ManitobaRed River College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Library sciencePublic relationsService (business)Public healthOrder (exchange)Political scienceBusinessMedicineComputer scienceNursingMarketingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like many libraries across Canada, Manitoba public libraries have grappled with the challenges that COVID-19 has presented. Libraries have struggled to remain operational and offer a high level of service to patrons within the constraint of public health orders, all the while ensuring the safety and employment of their staff. Within the ever-changing environment of COVID-19, the Manitoba Library Association recognized the need to gather information from the library community in order to better position themselves to lend support and in an attempt to bridge information gaps. This article describes a study conducted by the Manitoba Library Association whereby fifty-five Manitoba public libraries were surveyed to identify how they were responding to COVID-19 and what their needs might be. The survey questions were divided into 6 sections (facilities, services, communications, staffing, connecting, wrap-up) and the results provide information and insight into how the Manitoba library community has dealt with the pandemic. More importantly, the results can serve to guide other libraries in decision-making and preparation for a pandemic.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,037
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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