Lasītāju klubi Latvijas publiskajās bibliotēkās
Bibliographic record
Abstract
Bakalaura darbs “Lasītāju klubi Latvijas publiskajās bibliotēkās” izstrādāts ar mērķi noskaidrot Latvijas publisko bibliotēku lasītāju klubu mērķus, dalībnieku piesaisti, literatūras atlasi, kā arī šo klubu dalībnieku tikšanās reižu struktūru. Pētījuma teorētisko bāzi veido Alberta Banduras (Albert Bandura) sociāli kognitīvā teorija (Social Cognitive Theory), Leo Festingera (Leo Festinger) kognitīvās disonanses teorija (Cognitive Dissonance Theory), Čārlza Bergera (Charles Berger) un Ričarda Kalabrīsa (Richard Calabrese) nedrošības mazināšanas teorija (Uncertainity Reduction Theory) un Stenlija Fiša (Stanley Fish) lasītāju reakcijas sociālā teorija (Reader-responce Criticism). Lai sasniegtu izvirzīto mērķi, tika analizēta teorētiskā bāze un iepriekš veiktie pētījumi, kā arī tika veikta Latvijas publisko bibliotēku darba pārskatu analīze, izstrādātas attālinātās intervijas ar 12 Latvijas publisko bibliotēku darbiniecēm, apkopoti un analizēti iegūtie rezultāti, izdarīti secinājumi. Pētījuma rezultāti norāda, ka lasītāju klubu aktivitāte Latvijas publiskajās bibliotēkās nav noteicama pēc kāda parametra, bet salīdzinot dokumentu analīzē iegūtos datus, to darbība divu gadu laikā ir pieaugusi. Lasītāju klubu darbība un struktūra ir atkarībā no to dalībnieku aktivitātes un organizatoru iespējām tikšanās reizes padarīt lasītājiem interesantas. Lai lasītāju klubos tiktu piesaistīti jauni dalībnieki, jāattīstās ne tikai pašam lasītāju klubam, bet arī bibliotēkai kopumā.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.012 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".