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Enregistrement W2160621837 · doi:10.1187/cbe.08-08-0048

High School Intervention for Influenza Biology and Epidemics/Pandemics: Impact on Conceptual Understanding among Adolescents

2009· article· en· W2160621837 sur OpenAlexafffund
Nancy Dumais, Abdelkrim Hasni

Notice bibliographique

RevueCBE—Life Sciences Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methods
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConceptual changePandemicIntervention (counseling)Conceptual frameworkPsychologyMedical educationMathematics educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineSociologySocial scienceInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding real-life issues such as influenza epidemiology may be of particular interest to the development of scientific knowledge and initiation of conceptual changes about viruses and their life cycles for high school students. The goal of this research project was to foster the development of adolescents' conceptual understanding of viruses and influenza biology. Thus, the project included two components: 1) pre- and posttests to determine students' conceptions about influenza biology, epidemics/pandemics, and vaccination; and 2) design an intervention that supports conceptual change to promote improvements in influenza knowledge based on these primary conceptions. Thirty-five female students from a high school biology class participated in a series of instructional activities and pre- and posttest assessments. Results from the pretest indicated that high school students exhibit a limited understanding of concepts related to viruses. Six weeks after an intervention that promoted active learning, results from a posttest showed that conceptions about influenza are more accurately related to the provided scientific knowledge. Although adolescents have nonscientific models to explain influenza biology, we showed that a carefully designed intervention can affect students' knowledge as well as influence the implementation of health education programs in secondary schools.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations28
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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