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Enregistrement W2136329744 · doi:10.1017/cem.2014.49

Emergency medicine residents’ beliefs about contributing to an online collaborative slideshow

2015· article· en· W2136329744 sur OpenAlexaffabout
Patrick Archambault, Jasmine Thanh, Danielle Blouin, Susie Gagnon, Julien Poitras, R. B. FOUNTAIN, Richard Fleet, A Bilodeau, Tom H van de Belt, France Légaré

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Queen's UniversityUniversité LavalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-Appalaches
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Collaborative writing applications (CWAs), such as the Google DocsTM platform, can improve skill acquisition, knowledge retention, and collaboration in medical education. Using CWAs to support the training of residents offers many advantages, but stimulating them to contribute remains challenging. The purpose of this study was to identify emergency medicine (EM) residents' beliefs about their intention to contribute summaries of landmark articles to a Google DocsTM slideshow while studying for their Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC) certification exam. METHOD: Using the Theory of Planned Behavior, the authors interviewed graduating RCPSC EM residents about contributing to a slideshow. Residents were asked about behavioral beliefs (advantages/disadvantages), normative beliefs (positive/negative referents), and control beliefs (barriers/facilitators). Two reviewers independently performed qualitative content analysis of interview transcripts to identify salient beliefs in relation to the defined behaviors. RESULTS: Of 150 eligible EM residents, 25 participated. The main reported advantage of contributing to the online slideshow was learning consolidation (n=15); the main reported disadvantage was information overload (n=3). The most frequently reported favorable referents were graduating EM residents writing the certification exam (n=16). Few participants (n=3) perceived any negative referents. The most frequently reported facilitator was peer-reviewed high-quality scientific information (n=9); and the most frequently reported barrier was time constraints (n=22). CONCLUSION: Salient beliefs exist regarding EM residents' intention to contribute content to an online collaborative writing project using a Google DocsTM slideshow. Overall, participants perceived more advantages than disadvantages to contributing and believed that this initiative would receive wide support. However, participants reported several barriers that need to be addressed to increase contributions. Our intention is for the beliefs identified in this study to contribute to the design of a theory-based questionnaire to explore determinants of residents' intentions to contribute to an online collaborative writing project. This will help develop implementation strategies for increasing contributions to other CWAs in medical education.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,153 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations22
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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