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Enregistrement W1953582401 · doi:10.3148/cjdpr-2015-032

Use of an Experiential Learning Assignment to Prepare Future Health Professionals to Utilize Social Media for Nutrition Communications

2015· article· en· W1953582401 sur OpenAlexaffvenue
Jasna Twynstra, Paula D.N. Dworatzek

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaCredibilityCurriculumHyperlinkMedical educationDisseminationPublic relationsExperiential learningHealth educationPsychologyMedicinePublic healthPedagogyWorld Wide WebComputer scienceNursingPolitical scienceWeb page

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social media has become a popular platform for reputable health organizations to disseminate health information to the public. However, future health professionals may receive little training in social media communication. To train future dietetic professionals, we incorporated a social media assignment into a Communications course curriculum to facilitate effective use of social media for the profession. For the assignment, students were instructed to make 2 posts on Facebook. The posts were due 3 weeks apart so that students received feedback on their first post before making their second post. To demonstrate the type of social media communication commonly used by reputable health organizations, the first post raised awareness or provided nutrition education. The second post used Facebook's "comment" feature, to respond to another student's first post, demonstrating the use of social media for community engagement. Both posts included a hyperlink that the user could click to get more information. Students were evaluated on the hook, main points, professionalism, credibility, and effectiveness of inviting the reader to the hyperlinked website and its ease of navigation. Dietetics educators should be encouraged to incorporate social media education into their curriculums for the benefit of future dietitians and their clients.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,009

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 Opus0,573
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,021 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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