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Enregistrement W4408566467 · doi:10.18438/eblip30661

Heightened Awareness of Oppressive Systems May Impact Black Library Workers’ Perceptions of Inequitable Hiring and Retention Practices in Public and Academic Libraries

2025· article· en· W4408566467 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Hilary Jasmin

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Administration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionAcademic libraryPublic relationsSociologyLibrary managementPolitical sciencePsychologyBusinessLibrary scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Caragher, K., & Bryant, T. (2023). Black and non-Black library workers’ perceptions of hiring, retention, and promotion racial equity practices. Journal of Library Administration, 63(2), 137-178. https://doi.org/10.1080/01930826.2022.2159239 Objective – To measure Black and non-Black library employees’ perceptions of their library’s efforts to hire, retain, and promote Black, Indigenous, and People of Color (BIPOC) library employees. Design – Literature review and subsequent questionnaire. Setting – Academic and public libraries in the United States and Canada. Subjects – 717 survey participants who met the criteria of working in the United States or Canada, and either being currently employed, retired, or unemployed library workers whose experiences are placed in an academic or public library. 68 subjects who selected Black as their ethnicity were coded separately from other ethnic designations. Methods – A joint effort of the Association of College and Research Libraries (ACRL), Association of Research Libraries (ARL), the American Library Association’s (ALA) Office for Diversity, Literacy and Outreach Services (ODLOS) and the Public Library Association (PLA) launched the Building Cultural Proficiencies for Racial Equity Framework Task Force in 2019. A subset of this task force broke out to create a survey titled Racial Equity in Libraries. A three-part survey was devised, covering demographics, personal experiences with racial equity, and workplace experiences with racial equity. The task force used non-probability convenience sampling and distributed the survey to several library listservs across the United States and Canada. Quantitative results underwent descriptive statistics; qualitative results underwent iterative thematic analysis. Main Results – Black participants made up 68 (9.5%) of all responses. Five qualitative themes emerged: unsuccessful hiring searches; acknowledgement that hiring of BIPOC is an ongoing issue; no BIPOC employees; organization-based issues impacting hiring; and hostile work environments for BIPOC. Conclusion – Black participants were more likely to report that their library hires, promotes, and retains BIPOC library workers compared to non-Black participants. However, Black participants were also more likely to refute that their employers were making efforts to hire, retain, and promote BIPOC library workers than their non-Black counterparts. This may be due to Black participants' greater sense of awareness of oppressive systems surrounding them.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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