Canadian Public Library Pandemic Response: Bridging the Digital Divide and Preparing for Future Pandemics
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the impact of the COVID-19 pandemic on computer and Internet access services in Canadian public libraries as well as the implications of this lack of access for people facing socioeconomic barriers, and how Canadian public libraries could address digital divide issues in the post-pandemic era. Recommendations on future pandemic preparedness for public libraries are also discussed in this article. This research project conducted a bilingual (English and French) online survey targeting public library technicians, librarians, and library board members across Canada. From 1,631 research invitation emails sent to public library staff across Canada and three Facebook posts on Canadian public library staff groups, over a one-year period from November 3, 2021, to November 6, 2022. 226 individuals participated in the online survey questionnaire. Findings suggest that the COVID-19 pandemic has exacerbated social inequalities in Canada, including access to computers and the Internet. The digital divide could lead to poor health outcomes and put existing disadvantaged populations at greater risk in terms of future employment opportunities. The digital divide needs to be addressed so that Canadians in low-income households and those living with disabilities do not get left behind. Importantly, public libraries in Canada have been working tirelessly to equalize access to computers, the Internet, and digital literacy training and support. Their determination, social responsibility, and professional ethics need to be acknowledged. Finally, this article's recommendations for future pandemic preparedness in Canadian public libraries may also be applicable and beneficial to public libraries globally.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».