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Enregistrement W2261297252 · doi:10.3138/ptc.2014-41

Current Uses (and Potential Misuses) of Facebook: An Online Survey in Physiotherapy

2016· article· en· W2261297252 sur OpenAlexaffvenueabout
Maude Laliberté, Camille Beaulieu-Poulin, Alexandre Campeau Larrivée, Maude Charbonneau, Émilie Samson, Debbie Ehrmann Feldman

Notice bibliographique

RevuePhysiotherapy Canada · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre for Interdisciplinary Research in Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaHealth professionalsRehabilitationPsychologyHealth careNursingMedical educationMedicinePolitical sciencePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: In recent years, the use of social media such as Facebook has become extremely popular and widespread in our society. Among users are health care professionals, who must develop ways to extend their professionalism online. Before issuing formal guidelines, policies, or recommendations to guide online behaviours, there is a need to know to what extent Facebook influences the professional life of physiotherapy professionals. Our goal was to explore knowledge and behaviour that physiotherapists and physical rehabilitation therapists practicing in Quebec have of Facebook. METHOD: We used an empirical cross-sectional online survey design (n=322, response rate 4.5%). RESULTS: The results showed that 84.3% of physiotherapy professionals had a Facebook account. Almost all had colleagues or former colleagues as Facebook friends, 21% had patients as friends, and 27% had employers as friends. More than a third of workplaces had clinic pages with information intended for the public. Regarding workplace Facebook policies, 37.3% said that there was no policy and another 41.6% were not aware whether there was one or not. CONCLUSION: There appears to be a need to establish guidelines regarding the use of social media for physiotherapy professionals to ensure maintenance of professionalism and ethical conduct.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,306 · 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.

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

Citations21
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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