Distance education for tobacco reduction with Inuit frontline health workers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco reduction is a major priority in Canadian Inuit communities. However, many Inuit frontline health workers lacked the knowledge, confidence and support to address the tobacco epidemic. Given vast distances, high costs of face-to-face training and previous successful pilots using distance education, this method was chosen for a national tobacco reduction course. OBJECTIVE: To provide distance education about tobacco reduction to at least 25 frontline health workers from all Inuit regions of Canada. DESIGN: Promising practices globally were assessed in a literature survey. The National Inuit Tobacco Task Group guided the project. Participants were selected from across Inuit Nunangat. They chose a focus from a "menu" of 6 course options, completed a pre-test to assess individual learning needs and chose which community project(s) to complete. Course materials were mailed, and trainers provided intensive, individualized support through telephone, fax and e-mail. The course ended with an open-book post-test. Follow-up support continued for several months post-training. RESULTS: Of the 30 participants, 27 (90%) completed the course. The mean pre-test score was 72% (range: 38-98%). As the post-test was done using open books, everyone scored 100%, with a mean improvement of 28% (range: 2-62%). CONCLUSIONS: Although it was often challenging to contact participants through phone, a distance education approach was very practical in a northern context. Learning is more concrete when it happens in a real-life context. As long as adequate support is provided, we recommend individualized distance education to others working in circumpolar regions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,001 |
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 ».