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Enregistrement W4417340294 · doi:10.18438/eblip30839

Informing Sustainability Education in Academic Libraries Through Community Engagement: Evidence From a Rural Green Library in Indonesia

2025· article· en· W4417340294 sur OpenAlexvenueno aff
Rully Khairul Anwar, Diah Sri Rejeki, Aminudin Aminudin, Rinda Aunillah, Ibrahim Adi Surya, Merryam Agustine

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas WidyatamaUniversitas Padjadjaran
Mots-clésSustainabilityCitizen journalismLiteracyInformation literacyCommunity engagementParticipatory action researchEnvironmental educationQualitative researchLocal communityParticipant observation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – This research investigates how a rural community library contributes to sustainability education by generating practice-based evidence promoting environmental literacy that is participatory, culturally grounded, and responsive to local contexts. The study focuses on Perpustakaan Alam Malabar in Mekarsari Village, West Java, Indonesia and examines how the library integrates ecopedagogical strategies to foster ecological awareness within the community. Methods – A qualitative single-case study design was applied. Data were gathered through semi-structured interviews, participant observation, and document analysis and were analyzed using the interactive model developed by Miles, Huberman, and Saldaña. The researchers took part in several community-based programs hosted by the library, such as mobile literacy sessions (melapak), environmental discussions, film screenings, gardening activities, and the annual Rawat Bumi Festival. Data reliability was strengthened through triangulation and member checking. Results – The findings indicate that Perpustakaan Alam Malabar has successfully redefined the library as a participatory learning hub that supports environmental literacy in everyday life. The library’s approach blends scientific insights with local wisdom and community-based action, creating an educational environment that stimulates cognitive, emotional, and behavioural engagement. Nonetheless, the model faces several constraints, including reduced local participation, a lack of institutional policy support, and the growing influence of external stakeholders. To navigate these challenges, the library has implemented adaptive strategies, including training local facilitators, fostering cross-sector partnerships, and promoting culturally responsive communication. Conclusion – The study demonstrates that community libraries—especially in rural settings—can serve as effective platforms for sustainability education. The Perpustakaan Alam Malabar model offers a replicable, evidence informed model that practitioners can adapt to align literacy initiatives with ecological values and local engagement. In addition to its empirical contributions, the study advances a conceptual perspective on libraries as inclusive, transformative, and community-driven spaces for ecological learning and advocacy.

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)0,008
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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
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Résumé présentoui

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