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Enregistrement W4311524461 · doi:10.18438/eblip30219

The Causes and Consequences of Low Morale Amongst Public Librarians

2022· article· en· W4311524461 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrea Miller-Nesbitt

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWorkplace Violence and Bullying
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisNonprobability samplingPsychologyGeneral partnershipQualitative researchPublic relationsMedical educationSociologyMedicinePolitical scienceSocial sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of:Kendrick, K. D. (2020). The public librarian low-morale experience: A qualitative study. Partnership: The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research, 15(2), 1-32. http://doi.org/10.21083/partnership.v15i2.5932 Objective – To understand if, how, and within what parameters, librarians working in public libraries experience low morale. Design – Semi-structured interview, phenomenology Setting – Public libraries in Canada and the United States Subjects – Participants (N = 20) were credentialed librarians who worked or had worked in a public library, and who experienced low morale due to their work. Methods – Invitations were distributed to 10 electronic mailing lists. Purposive sampling was used to select the participants -- they represented librarians with a range of experience, working within a variety of specialties. The researcher received informed consent and the participants completed a short survey in order to collect demographic data before taking part in semi-structured interviews. The interviews were transcribed and coded, after which data were analyzed and thematic clusters identified. Main results – Various types of abuse, either performed by library users (ex. physical and verbal abuse), or by colleagues/managers/administrators (ex. emotional abuse, system abuse, and negligence) were revealed to cause low morale in public librarians. Data show that the participants' responses to the abuse influenced their affective, cognitive, and physiological well-being, as well as professional expectations and trajectories. This study identified three low morale impact factors and seven enabling systems that were unique to public librarians when compared to academic librarians. The unique impact factors are: personal safety, resilience narratives, and social contexts. The enabling systems are: organizational structure, library workplace culture, on-demand relocation, policies, training, equity, diversity, and inclusion (EDI), and politics. Conclusion – This study builds on the literature and provides additional evidence on the prevalence of low morale in LIS workplaces. The data show that there are similarities in the causes and consequences of low morale in the workplace amongst public librarians and their academic counterparts. Understaffing, mission creep, and working with underserved and marginalized communities all play a part in the morale of public librarians. Low morale negatively affects public librarians’ mental and physical health, as well as their professional outlook and trajectory. The author makes a case for comprehensive leadership training for public library management, as well as the presence of people with different expertise (such as social workers and first responders) in public libraries. Additionally, the author suggests the need for further research on topics that came up in this study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0110,011
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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