“Wellbeing Through Reading”: The Impact of a Public Library and Healthcare Library Partnership Initiative in England
Notice bibliographique
Résumé
Objective – This project sought to build upon a reader development tool, Many Roads to Wellbeing, developed by a health librarian in a mental health NHS Trust in Birmingham, England, by piloting reading group sessions in the main public library in the city using wellbeing-themed stories and poems. The aim was to establish whether a “wellbeing through reading” program can help reading group participants to experience key facets of wellbeing as defined by the Five Ways to Wellbeing. Methods – The program developers ran 15 monthly sessions at the Library of Birmingham. These were advertised using the Meetup social media tool to reach a wider client base than existing library users; members of the public who had self-prescribed to the group and were actively seeking wellbeing. A health librarian selected wellbeing-themed short stories and poems and facilitated read aloud sessions. The Library of Birmingham provided facilities and a member of staff to help support each session. Results – A total of 131 participants attended the 15 sessions that were hosted. There was a 95% response rate to the questionnaire survey. Of the respondents, 91% felt that sessions had helped them to engage with all of the Five Ways to Wellbeing. The three elements of Five Ways to Wellbeing that participants particularly engaged with were Connect (n=125), Take Notice (n=123), and Keep Learning (n=124). Conclusion – The reading program proved to be successful in helping participants to experience multiple dimensions of wellbeing. This project presents a new way of evaluating a bibliotherapy scheme for impact on wellbeing, as well as being an example of effective partnership working between the healthcare sector and a public library.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,329 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».