Public Librarians Hold Critical and Evolving Role as Community Facilitators of Government Information
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Zhu, X., Winberry, J., McBee, K., Cowell, E., & Headrick, J. S. (2022). Serving the community with trustworthy government information and data: What can we learn from the public librarians? Public Library Quarterly, 41(6), 574–595. https://doi.org/10.1080/01616846.2021.1994312 Objective – To understand public librarians’ experiences in addressing their communities’ government information and data needs. Design – Semi-structured interviews. Setting – 4 public county library systems in 2 southern states in the United States in early 2019, prior to onset of the COVID-19 pandemic Subjects – 31 public service librarians, recruited through a combination of theoretical and convenience sampling strategies. Methods – The researchers conducted individual interviews, ranging between 30 and 60 minutes, with each participant. Interview recordings were transcribed and processed through the qualitative data software NVivo, using a grounded theory approach with open inductive coding followed by thematic analysis. Main Results – Six major findings were identified through thematic coding, including variability and complexity of reference questions, diversity in patron demographics, need for advanced knowledge of the local community context, preparedness of librarians to provide reference consultation for government information, balance between information and interpretation, and trust issues related to government sources. Challenges related to digital literacy level was a shared factor across multiple themes, as patrons’ government information needs are increasingly impacted by their ability to access web, mobile, and computer technologies, navigate online resources, and interpret bureaucratic vocabulary. Some librarians also expressed their own eroding trust towards the validity of government sources, such as climate change information from the Environmental Protection Agency under the Trump administration. Conclusion – A majority of the findings were consistent with past literature, including the breadth and depth of varying government informational needs of public library patrons and the trust patrons have for their public libraries and librarians. Researchers also noted limited initiatives by public libraries to proactively educate patrons about open data or misinformation and recommended that libraries and library science educators better prepare current and future librarians for their role as government information mediators.
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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 | 0,051 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,022 |
| Communication savante | 0,025 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».