Assessment of a multimedia-based prospective method to support public deliberations on health technology design: participant survey findings and qualitative insights
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using a combination of videos and online short stories, we conducted four face-to-face deliberative workshops in Montreal (Quebec, Canada) with members of the public who later joined additional participants in an online forum to discuss the social and ethical implications of prospective technologies. This paper presents the participants' appraisal of our intervention and provides novel qualitative insights into the use of videos and online tools in public deliberations. METHODS: We applied a mixed-method study design. A self-administered survey contained open- and close-ended items using a 5-level Likert-like scale. Absolute frequencies and proportions for the close-ended items were compiled. Qualitative data included field notes, the transcripts of the workshops and the participants' contributions to the online forum. The qualitative data were used to flesh out the survey data describing the participants' appraisal of: 1) the multimedia components of our intervention; 2) its deliberative face-to-face and online processes; and 3) its perceived effects. RESULTS: Thirty-eight participants contributed to the workshops and 57 to the online forum. A total of 46 participants filled-in the survey, for a response rate of 73 % (46/63). The videos helped 96 % of the participants to understand the fictional technologies and the online scenarios helped 98 % to reflect about the issues raised. Up to 81 % considered the arguments of the other participants to be well thought-out. Nearly all participants felt comfortable sharing their ideas in both the face-to-face (89 %) and online environments (93 %), but 88 % preferred the face-to-face workshop. As a result of the intervention, 85 % reflected more about the pros and cons of technology and 94 % learned more about the way technologies may transform society. CONCLUSIONS: This study confirms the methodological feasibility of a deliberative intervention whose originality lies in its use of videos and online scenarios. To increase deliberative depth and foster a strong engagement by all participants, face-to-face and online components need to be well integrated. Our findings suggest that online tools should be designed by considering, one the one hand, the participants' self-perceived ability to share written comments and, on the other hand, the ease with which other participants can respond to such contributions.
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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 | 0,091 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».