Notice bibliographique
Résumé
School libraries in the United States of America have recently experienced an unprecedented number of external censorship attempts. Some censorship attempts, however, quietly occur when the school librarian engages in self-censorship, removing or refusing to purchase materials they consider to be controversial. This collection analysis study explored the extent of self-censorship in 90 Texas public high school libraries based on the exclusion of 55 controversial books in their collections, examining (1) possible relationships between a school’s characteristics and the absence of controversial books, (2) the extent to which the librarians are engaging in self-censorship, and (3) the controversial topics least likely to be included in collections. Findings suggest campus enrollment and district size were moderate to strong predictors of the number of expected books in a school library. More than half of the school libraries had the number of books one would expect based on their district size and campus enrollment. Books with transgender or LGBTQIA+ content were less likely to be found in school libraries, whereas titles featuring profanity, drinking, and drug use were most likely to appear, regardless of campus, district, and city size.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».