What Can Student Theses Tell Us About the Educational Role of School Libraries in Croatia? A Thematic Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examines Croatian LIS student theses, particularly those in school librarianship. These theses often discuss various educational interventions in school libraries. Using quantitative and qualitative methods, the research identifies prevalent themes, educational interventions, and the influence of non-LIS faculty departments on school librarianship. The findings show that most theses focus on school libraries during graduate studies, reflecting students' growing interest in the field. Since 2016, there has been a steady rise in the number of school library-related theses. Mentorship patterns indicate that mentors primarily come from theChair of Librarianship within the same department, and interdisciplinary collaborations are infrequent. Theses commonly emphasize presenting the work of school library institutions, but few detail specific educational interventions. Common methodologies include practice reviews and surveys, with prevalent themes focusing on information literacy, reading habits, and services for minorities. However, the study reveals limitations, with theses often lacking depth in reporting students' authentic experiences as teacher librarians. This underscores the need to improve reporting on educational interventions and encourage practical engagement. Enhancing the quality of reporting through narrative and reflective writing, qualitative research methods, and data analysis is recommended. In conclusion, the study provides valuable insights into Croatian student theses related to school librarianship. The findings can inform future thesis topics and mentorship decisions in the school librarianship field.
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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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».