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Enregistrement W4401486691 · doi:10.31542/mtpcsr14

Addressing Patron’s Increasing Psychosocial Needs in the Public Library: Responsive Community Care Through Improved Education, Training, and Partnerships

2024· article· en· W4401486691 sur OpenAlexvenueno aff
Jessica Sebastiano

Notice bibliographique

RevueMacEwan University Student eJournal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialTraining (meteorology)BusinessMedical educationPublic relationsPsychologyPolitical scienceMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The public library remains perhaps the only truly free public space, one that vulnerable community members can easily and safely access. Consequently, public libraries’ physical spaces are being used to meet patrons’ complex physical, psychological, and social needs. Public library staff are increasingly encountering patrons experiencing mental health issues, housing precarity, and substance use issues (such as opioid poisoning and overdoses), as well as a rise in security incidents. Unfortunately, public library staff are often not adequately trained to navigate these challenging situations before encountering them. As front-line workers, public library staff must be supported by library organizations and institutions to provide the best service for their patrons and protect themselves from burnout, traumatization, and compassion fatigue. This must include clear, consistent policies and procedures and appropriate training that support staff’s physical and mental health. Creating more social work-aligned programs in Library and Information Science (LIS) education, partnering with community organizations to address gaps in service and knowledge, and introducing trauma-informed practices to the public library would work to empower and protect staff and strengthen equitable library service.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0190,007
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0030,035
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,003

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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