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Enregistrement W1969057930 · doi:10.1353/cpr.0.0017

The Last Straw!: A Tool for Participatory Education About the Social Determinants of Health

2008· article· en· W1969057930 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProgress in community health partnerships · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methodologies in Social Sciences
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismStrawSocial determinants of healthCommunity-based participatory researchParticipatory action researchPolitical scienceSociologyPsychologyEnvironmental healthEconomic growthPublic healthMedicineNursingEconomicsAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In response to a scarcity of teaching tools regarding the social determinants of health (SDOH), Kate Reeve and Kate Rossiter created The Last Straw! board game, an innovative participatory education tool to facilitate and engage critical thinking about the SDOH. OBJECTIVES: The Last Straw! is designed to encourage discussion about the SDOH, promote critical thinking, and build empathy with marginalized people. METHODS: The game begins as each player rolls the dice to create a character profile, including socioeconomic status (SES), race, and gender. Based on this profile, players then receive a certain number of "vitality chips." Moving across the board, players encounter scenarios that cause them to gain and lose chips based on their profile. The player who finishes the game with the most chips wins the game. The game can be facilitated for a variety of audiences, including both players with no prior knowledge of the SDOH and those experienced in the field. CONCLUSIONS: The game has been played with students, policymakers, and community workers, among others, and has been met with immense enthusiasm. Here, we detail the game's reception within the community, including benefits, limitations, and next steps.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0160,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,624
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,035 · 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