Easy-to-Read Book Material in Croatian Public Libraries
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents findings of a study that evaluated the inclusion of easy-to-read materials in Croatian public libraries. Using a checklist method, catalogues of the 41 largest and smallest public libraries in each Croatian county were compared with the Bibliography of Printed Easy-to-Read Materials Published in Croatia, comprising 29 titles. The collected data were analyzed descriptively using SPSS. Findings show that only one studied library holds all titles, and nearly half of them have more than half of the titles listed in the Bibliography. Although there are some deviations, the study identified the following pattern: an increasing number of titles and copies was observed relative to county population size and library type by service area. In most cases, the largest number of copies and titles is found in the largest libraries. As the study focused only on the largest and smallest county libraries, the results are not generalizable to all Croatian public libraries. The results highlight the strengths and weaknesses of the surveyed collections regarding their coverage of easy-to-read materials and offer guidance for librarians in future collection development of this material. Given that reading difficulties, especially dyslexia, are issues that can significantly impair one’s quality of life, public libraries have the opportunity, through the acquisition and promotion of easy-to-read materials, to substantially contribute to improving the quality of life for such individuals and to raise public awareness of these issues. This is the first research that investigated the inclusion of easy-to-read materials in the collections of public libraries in Croatia.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».