MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2146553776 · doi:10.22230/cjc.2007v32n3a1966

Communicating Health Information: The Community Engagement Model for Video Production

2007· article· en· W2146553776 sur OpenAlexafffundvenueabout
David Murphy, Ellen Balka, Iraj Poureslami, Diana E. Leung, Anne‐Marie Nicol, Trent Cruz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Communication · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueService and Product Innovation
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCitizen journalismProduction (economics)Process (computing)Computer scienceParticipatory designCommunity engagementBusinessAdvertisingPublic relationsProcess managementKnowledge managementMultimediaPolitical scienceEngineeringWorld Wide WebOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Community Engagement Model was developed as a tool for the production of health communication videos for broadcast on local television stations. The model, a hybrid of participatory video design and social marketing techniques, uses iterative design principles for both production and evaluation. This article reports on the use of this model for the design and production of a series of videos aimed at promoting awareness of the BC NurseLine (a 24-hour telephone health service) among Farsi speakers in the Greater Vancouver area. Statistical analysis of project-related data suggests that the use of an extensive, culturally engaged process to produce and evaluate the videos was integral to its success. The steps taken in this campaign are described to show how the Community Engagement Model can be used to produce effective, culturally sensitive, participatory media targeted at specific communities.

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 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,772
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of CommunicationMême sujetService and Product InnovationTravaux en français237 207