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Enregistrement W2190874263 · doi:10.1111/hir.12129

The importance of leisure reading to health sciences students: results of a survey

2015· article· en· W2190874263 sur OpenAlexaff
Erin Watson

Notice bibliographique

RevueHealth Information & Libraries Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)NewspaperMedical educationMedical libraryPsychologyEmpathyMedicineNursingSociologyMedia studiesPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine what value health sciences students place on leisure reading, whether they prefer to read online or in print, what the principal barriers are to their reading and whether they wish to have a leisure reading collection at their health sciences library. METHODS: In October 2010, a link to a survey was sent to all 1800 students in health sciences professional programmes at the author's institution. RESULTS: Two hundred and thirteen students (11.8%) responded. Most felt that leisure reading had helped in their development as health professionals and increased their empathy. They listed many benefits of reading, such as improved understanding of minority groups, reduced stress, and improved thinking and communication skills. The majority preferred to read books and magazines in print, while the largest number preferred reading newspapers in print as well. Lack of time, fatigue and the expense of purchasing reading materials were the greatest barriers to reading. A majority of students were in favour of having a leisure reading collection set up at their library. CONCLUSIONS: Leisure reading was valued by the respondents, who felt it provided personal and professional benefits. However, many indicated that circumstances made it difficult to participate in leisure reading.

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)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,184
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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