Building a Global, Online Community of Practice: The OPENPediatrics World Shared Practices Video Series
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Health care professionals are familiar with engaging in local communities of practice (CoPs) within their hospital, region, and/or country, but despite the availability of online technologies that facilitate online global collaboration, the health care sector has yet to fully embrace these tools. APPROACH: In 2013, OPENPediatrics (an online social learning platform) launched the World Shared Practices video (WSP) series to engage and coalesce the global community of critical care clinicians. Each month, a 30- to 45-minute video featuring a pediatric critical care medicine expert, interspersed with questions for the audience, is released. Viewers contribute to the community discussion by leaving comments that display alongside the video. Clinicians are encouraged to asynchronously host an educational conference so they can watch the videos and participate in the discussion together. OUTCOMES: From March 2013-November 2015, 28 WSPs were launched on a variety of topics. They were viewed over 18,414 times by 1,864 viewers in 132 countries and 760 hospitals; 1,155 comments were submitted. Attending physicians/consultants were the largest audience (36% [671/1,864]), and 37% (30/81) of responding viewers that commented in WSPs watched in small groups. The WSP series was reported to add value to respondents' learning or teaching and to have had a positive impact on their knowledge or practice. NEXT STEPS: Future research will focus on further describing the context and structure of the CoP and on more deeply investigating its higher-level outcomes and impact. More work is needed to identify barriers and strategies that improve online community engagement.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».