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Enregistrement W2174097397 · doi:10.1089/109493100452219

All We Need to Fear Is Fear Itself: Overcoming the Internet Resistance of Child Psychiatrists

2000· article· en· W2174097397 sur OpenAlexaffabout
Arlette Lefebvre

Notice bibliographique

RevueCyberPsychology & Behavior · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent and Pediatric Healthcare
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaggingThe InternetResistance (ecology)Mental healthPsychologyLiteracyHealth careInternet privacyPublic relationsPsychiatryMedicinePolitical scienceWorld Wide WebPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet is revolutionizing health care, and yet health care providers, doctors in particular, are lagging behind health care consumers when it comes to embracing this new technology. Rather than condemn and dismiss this technophobia as childish and short-sighted, we need to understand its multifactorial origin as well as key strategic elements needed to conquer and eliminate it. This article summarizes lessons learned over a decade of using various approaches toward promoting Internet literacy among child psychiatrists in Toronto, Canada. Building and growing Ability OnLine, an online email network for youngsters with disabilities (1990-1995) was infinitely easier than convincing colleagues to learn about Internet health resources, let alone contribute to a departmental web page. By sharing our successes and failures, we hope to contribute to a FAQ of do's and don'ts for other E-literacy champions in Mental Health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,370 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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