Librarians’ Perceptions of Tribalism/Ethnicity and Favouritism Practices and the Perceptions’ Effect on Job Satisfaction and Service Delivery in Federal University Libraries in Southern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Objective – This study examined librarians’ perceptions of tribalism/ethnicity and favouritism practices and the perceived effect on job satisfaction and service delivery in federal university libraries in Southern Nigeria. The study was aimed at observing whether or not librarians perceive that their senior library managers engage in tribalism/ethnicity and favouritism practices; discerning the extent to which they are perceived to be engaging in tribalism/ethnicity and favouritism practices; ascertaining how the perceived tribalism/ethnicity and favouritism practices can affect job satisfaction of librarians and service delivery by librarians in federal university libraries in Southern Nigeria. Methods – This study used a descriptive survey research design. The total population for this study comprised 296 librarians who were below the rank of senior library manager from 18 federal university libraries in the southern region of Nigeria. A structured questionnaire was used for data collection. The data collected for this study were analyzed using simple percentage/frequency counts and weighted mean. Results – This study found that librarians in university libraries in Southern Nigeria believe that senior library managers engage in tribalism/ethnicity and favouritism practices and that the extent of these practices is very high. These librarians clearly have strong concerns that the practise of tribalism/ethnicity and favouritism in libraries can have negative effects on librarians’ job satisfaction and can lead to poor service delivery. Conclusion – It is glaring from this study that tribalism and favouritism practices by senior library managers are perceived to be prevalent in university libraries in Southern Nigeria, significantly impacting librarians' job satisfaction. This negative workplace dynamic can hinder effective service delivery, ultimately affecting user experience and the library's role in education. Addressing these biases is crucial, as promoting fairness and inclusivity can enhance job satisfaction, improve staff morale, and lead to higher quality library services for all patrons.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».