Canadian Public Library Pandemic Response: Bridging the Digital Divide and Preparing for Future Pandemics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle