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Enregistrement W4381614789 · doi:10.23974/ijol.2023.vol8.2.279

Chinese Canadian Librarians

2023· article· en· W4381614789 sur OpenAlexaffabout
Yanli Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Librarianship · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipRace (biology)Representation (politics)PerceptionWork (physics)PsychologyImmigrationEthnic groupUnderrepresented MinorityMedical educationPublic relationsSociologyPolitical scienceGender studiesMedicinePoliticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the data from the Visible Minority Librarians of Canada Network (ViMLoC) 2021 Survey, this research examined the leadership roles held by Chinese Canadian librarians and their perceptions of inclusivity of work climate, job satisfaction, and race as a career barrier. Their encounters with racial microaggressions and mentorship experience were also explored. Of the 38 respondents, 79% (n=30) were in non-management positions. 82% (n=31) felt very satisfied or satisfied with their jobs; however, their work climate was not found to be inclusive to all respondents. 87% (n=33) indicated that race was a barrier to their career. Fisher’s exact tests were run to compare the management group and non-management group. The results showed that those in management positions were less satisfied with their jobs and less likely to feel free to express their views openly. They experienced various forms of racial microaggressions. Nearly half of the respondents sought mentoring support and two-thirds of them found mentorship extremely helpful or very helpful. To increase representation in librarianship, library school students and first-generation immigrants of Chinese descent need to be inspired to enter librarianship and reach higher professional goals. Chinese librarians would benefit from leadership programs tailored to minority librarians in Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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