Promoting Health Information Literacy to the Wider Community : The Mini-Med School Experience
Notice bibliographique
Résumé
1) Program Objective : Collaboration with the University’s Mini-Med School to reach members of the community and to provide support for health information literacy. \n2) Setting : McGill University has offered Mini-Med School, an outreach initiative to educate the public about medical science for the past 5 years. \n3) Participants : Each year, McGill Mini-Med School registers to capacity with over 400 participants. Of these, a small proportion registered for an additional workshop led by a librarian.\n4) Program : While it is widely agreed that information literacy skills should be fostered in institutions of higher education, little is known about attempts to teach about information literacy outside of academia. This year, the Library offered optional, hands-on workshops, on “Finding Health Information Online” to all Mini-Med School participants. A life sciences librarian designed and coordinated the workshops, while consumer health librarians from affiliated hospitals assisted in the delivery. Feedback was obtained from all participants using a paper and pencil questionnaire.\n5) Results : While a modest number of participants chose to take the hands-on workshop, the response to the instruction was overwhelmingly positive.\n6) Conclusion : By collaborating with faculty and staff to deliver health information literacy initiatives to the greater community, librarians have the opportunity to not only reach a broader group of users, but to foster partnerships with researchers in their own institution. The promotion of health information literacy through existing outreach programs such as Mini-Med School is a potential source of increased visibility within and without the university.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».