An Analysis of the Effect of Saturday Home Football Games on Physical Use of University Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Objective – Library science literature lacks studies on the effect of external events on the physical use of libraries, leaving a gap in understanding of would-be library patrons’ time use choices when faced with the option of using the library or attending time-bound, external events. Within academic libraries in about 900 colleges and universities in the US, weekend time use may be affected by football games. This study sought to elucidate the effect of external events on physical use of libraries by examining the effect of Saturday home football games on the physical use of the libraries in a large, academic institution. Methods – This study used a retrospective, observational study design. Gate count data for all Saturdays during the fall semesters of 2013-2018 were collected for the two primary libraries at East Carolina University (main campus’ Academic Library Services [ALS] and Laupus, a health sciences campus library), along with data on the occurrence of home football games. The relationship between gate counts and the occurrence of home football games was assessed using an independent samples t-test. Results – Saturday home football games decreased the gate count at both ALS and Laupus. For ALS, the mean physical use of the library decreased by one third (34.4%) on Saturdays with a home game. For Laupus, physical use of the library decreased by almost a quarter (22%) on Saturdays with a home game. Conclusion – Saturday home football games alter the physical use of academic libraries, decreasing the number of patrons entering the doors. Libraries may be able to adjust staffing based on reduced use of library facilities during these events.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».