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Enregistrement W2040951807 · doi:10.1136/medhum-2014-010584

The impact of an arts-based programme on the affective and cognitive components of empathic development

2015· article· en· W2040951807 sur OpenAlexafffund
Joyce Zazulak, Camilla Halgren, Megan Tan, Lawrence Grierson

Notice bibliographique

RevueMedical Humanities · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmpathy and Medical Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésEmpathyPsychologyCurriculumNarrativeCognitionNature versus nurtureDevelopmental psychologyThe artsCognitive skillClinical psychologyMedical educationApplied psychologySocial psychologyPedagogyMedicineSociologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical education research demonstrates that empathic behaviour is amenable to positive change when targeted through educational programmes. This study evaluates the impact of an arts-based intervention designed to nurture learner empathy through the provision of facilitated visual literacy activities. Health Sciences students (N=19) were assigned to two learning groups: a group that participated in a visual literacy programme at the McMaster Museum of Art and a control group that participated in the normal Health Sciences curriculum. All participants completed an inter-reactivity index, which measures empathy on affective and cognitive levels, prior to and following the programme. Those individuals assigned to the visual literacy programme also completed open-ended questions concerning the programme's impact on their empathic development. The index scores were subjected to independent within-group, between-test analyses. There was no significant impact of the programme on the participants' overall empathic response. However, sub-component analyses revealed that the programme had a significant positive effect on cognitive aspects of empathy. This finding was substantiated by the narrative reports. The study concludes that the affective focus of humanities-based education needs to be enhanced and recommends that learners are educated on the different components that comprise the overall empathic response.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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