Building capacity for equity, diversity, and inclusion in public library programs through community-led practices: an innovation model
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to understand how to build capacity among public libraries and librarians for engaging in community-led adult program planning in order to increase equity, diversity, and inclusion (EDI). Community-led methods have been demonstrated to be effective in increasing EDI (Blackburn, 2017; Muddiman et al., 2000; Pateman & Williment, 2013; Working Together Project, 2007), and a variety of models exist to aid librarians in understanding and implementing them (Edmonton Public Library, 2016; Gonz�lez, 2020; Hart, 1992; IAP2, n.d.; Kesseler, 2019; Sonnie, 2018; Seattle Race and Social Justice Initiative, 2012; Sung & Hepworth, 2013; Working Together Project, 2007). However, a community-led programming approach has not been widely adopted by public libraries in the United States. This study used Clark and Estes? (2008) gap analysis framework to explore the barriers to adoption and to develop evidence-based recommendations for increasing capacity. It employed qualitative methods and was informed by a critical participatory action research approach (Kemmis, 2016). Ten librarians from across the United States participated in focus groups followed by reflective journaling. The findings identified assets and gaps in key knowledge, motivation, and organizational influences (Clark & Estes, 2008), resulting in the description of high-capacity and low-capacity models for libraries. Based on these findings and evidence from performance improvement literature, the researcher developed a recommendation for a three-phrase organizational change initiative that public libraries may use to build their capacity for community-led programming.
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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 | 0,023 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,024 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».