Reading Behind Bars: Exploring Reading Interests and Library Use of Prisoners in Croatian Correctional Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter presents findings from a study into reading interests and habits of prisoners in six Croatian penitentiaries, and their perception and use of prison libraries. The study was conducted with the help of self-administered print survey. A total of 30% of prison population (male and female) in selected prisons was included in the study and a total of 504 valid questionnaires were returned (response rate of 81.3%). Findings indicate that reading is the respondents’ most popular leisure activity and that they read more now than before coming to prison. Respondents read more fiction than non-fiction. Most frequently they read crime novels, thrillers, and historical novels. To a lesser degree, they read religious literature, biographies, spiritual novels, social problem novels, self-help, war novels, science fiction, erotic novels, romances, spy novels and horrors. Respondents would like to read daily newspapers and magazines, and books about sport, health, travel, computers, hobbies, cookbooks, etc. Respondents have wide reading interests (both in relation to fiction and non-fiction) but they do not have access to them in their prison library. Respondents reported that reading makes their life in prison easier and their time in prison passes faster with books. Only about a quarter of respondents are satisfied with their prison library collection. Almost a fifth of respondents does not visit the library at all because it does not have anything they would like to find there: newspapers, modern literature, non-fiction, reading material for visually impaired and computers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».