An objective approach to evaluating an internet-delivered genetics education resource developed for nurses: using Google Analytics™ to monitor global visitor engagement
Notice bibliographique
Résumé
The rapid increase in gene-disease discoveries offers real promise of clinical applications for people and families affected by genetic conditions but for which health professionals are not prepared because of lack of training. The availability of clinically relevant education resources is critical to enabling nurses to develop the appropriate genetics-genomics knowledge and skills to provide optimum care for individuals and families. The Internet is a core resource to support teaching and learning in nurse education. Evaluating such resources is important to maximise the education experience, particularly for subjects traditionally perceived by nurses as being difficult. Telling Stories, Understanding Real Life Genetics is a web-based educational resource. It uses real accounts from individuals and professionals to promote understanding of the impact of genetics-genomics on the lives of people and their families. Google Analytics™ Web analytics service provides time series data for analysing web usage to optimise website effectiveness. We present data of visitor activity and behaviour from 123 countries over three years from 2009–2011 and consider how the application of the web analytics informs approaches to enhancing visibility of the website, provides an indicator of engagement with genetics-genomics both nationally and globally, and informs future expansion of the site as a global resource for health professional education. Telling Stories is an accessible, broad-reaching resource that is of global relevance for health professionals, attracting over 33,500 visitors between 2009–2011, with steadily increasing numbers of returning visitors. The United Kingdom, United States, Canada and the Netherlands are the largest site users. Returning visitors spend significantly more time on site and view more pages than new visitors. Most referring sites are education establishments. More needs to be done now to enhance the site’s accessibility for people of other languages and cultures.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».