Developing a Web Platform to Support a Community of Practice: A Mixed Methods Study in Pediatric Physiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Web platforms are increasingly used to support virtual interactions between members of communities of practice (CoP). However, little is known about how to develop these platforms to support the implementation of best practices for health care professionals. The aim of this article is to explore pediatric physiotherapists' (PTs) perspectives regarding the utility and usability of the characteristic of a web platform developed to support virtual communities of practice (vCoP). METHODS: This study adopted an explanatory sequential mixed methods design. A web platform supporting the interactions of vCoP members was developed for PTs working with children with developmental coordination disorder. Specific strategies and features were created to support the effectiveness of the platform across three domains: social, information-quality, and system-quality factors. Quantitative data were collected from a cross-sectional survey (n = 41) after 5 months of access to the web platform. Descriptive statistics were calculated. Qualitative data were also collected from semistructured interviews (n = 9), which were coded, interpreted, and analyzed by using Boucher's Web Ergonomics Conceptual Framework. RESULTS: The utility of web platform characteristics targeting the three key domain factors were generally perceived positively by PTs. However, web platform usability issues were noted by PTs, including problems with navigation and information retrieval. DISCUSSION: Web platform aiming to support vCoP should be carefully developed to target potential users' needs. Whenever possible, users should co-construct the web platform with vCoP developers. Moreover, each of the developed characteristics (eg, newsletter, search function) should be evaluated in terms of utility and usability for the users.
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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 | 0,041 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».