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Enregistrement W4415624213 · doi:10.29173/slw8817

Fostering Reading Motivation through a Community-Based Book Fair: A Case Study in a Romanian Middle School

2025· article· W4415624213 sur OpenAlexvenueno aff
Raluca Ispas

Notice bibliographique

RevueSchool Libraries Worldwide · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRomanianReading (process)Agency (philosophy)Reading motivationLiteracyPsychological interventionSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research article presents a case study exploring the motivational impact of a community-driven book fair held in a Romanian public middle school. The initiative, organized at Scoala Gimnaziala “Mihai Viteazul” in Târgoviște, aimed to foster reading engagement by promoting voluntary book donations, student-led organizing teams, and increased literary access. The event spanned three weeks and involved over 1000 students at various levels of participation. A pre- and post-intervention five-item questionnaire was administered to a selected group of 78 students aged 11–14, complemented by systematic classroom observations conducted by educators. Findings indicate significant improvements in students’ intrinsic motivation to read, perceived access to books, and peer-based reading dialogue. These results highlight the potential of school libraries to act as dynamic agents of literacy development through informal and community-based approaches. The study also outlines challenges related to sample size, generalizability, and the reliance on self-reported data, offering suggestions for future longitudinal research. Ultimately, this article contributes to the growing body of literature on school-based reading interventions and supports the evolving role of librarians as facilitators of student agency and participatory literacy culture..

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
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