‘Have you seen what is on Facebook?’ The use of social networking software by healthcare professions students
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The use of social networking software has become ubiquitous in our society. The aim of this study was to explore the attitudes and experiences of healthcare professional students using Facebook at our school, to determine if there is a need for development of policy to assist students in this area. DESIGN: A mixed-methods approach was employed, using semistructured interviews to identify themes which were explored using an online survey. A combination of descriptive statistics and thematic analysis was used for analysis. SETTING: Healthcare professions education programmes at a large Canadian university. PARTICIPANTS: Students of medicine, nursing, pharmacy, speech and language pathology, occupational therapy, physical therapy, dentistry, dental hygiene and medical laboratory Science were invited to participate. 14 participants were interviewed, and 682 participants responded to an online survey; the female:male balance was 3 : 1. RESULTS: 14 interviews were analysed in-depth, and 682 students responded to the survey (17% response rate). 93% reported current Facebook use. Themes identified included patterns of use and attitudes to friendship, attitudes to online privacy, breaches of professional behaviour on Facebook and attitudes to guidelines relating to Facebook use. A majority considered posting of the following material unprofessional: use of alcohol/drugs, crime, obscenity/nudity/sexual content, patient/client information, criticism of others. 44% reported seeing such material posted by a colleague, and 27% reported posting such material themselves. A majority of participants agreed that guidelines for Facebook use would be beneficial. CONCLUSIONS: Social networking software use, specifically Facebook use, was widespread among healthcare students at our school who responded to our survey. Our results highlight some of the challenges which can accompany the use of this new technology and offer potential insights to help understand the pedagogy and practices of Facebook use in this population, and to help students navigate the dilemmas associated with becoming 21st century healthcare professionals.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».