MOBILIZE RAPID RESEARCH KNOWLEDGE UPTAKE BY USING GAMIFICATION
Notice bibliographique
Résumé
The topic of what motivates staff to accept new research knowledge and apply in practice is an important one to explore. This project involves using gamification (game thinking and mechanics) to support rapid knowledge uptake. The traditional academic publication offers limited effectiveness as practitioners often find the content boring and difficult to retain. This project aimed to increase engagement, accessibility, knowledge, and effectiveness of research knowledge uptake in dementia care among hospital staff. We took a participatory action approach to engage staff to co-design an online game, called the ART & SCIENCE of Person-Centred Care for learning 10 basic care techniques identified in a dementia research led by the first author. A total of 70 staff members (nurses, physicians, occupational therapist, physiotherapist, and unit clerk) in the medical and mental health programs of Vancouver General Hospital were involved in testing the games by using multiple action cycles. The project was evaluated by a knowledge test and a survey of staff experience. Over 200 staff played the online game to learn dementia care techniques. Staff reported that they not only gained knowledge and skills in caring for patients with dementia but also had fun and enjoyed the competition. The social experience associated with the game stimulated ongoing engagement and active learning among people in the hospital. In this presentation, we will demonstrate what we have learned about the impact of applying gamification in knowledge translation. Impacts related to improvements in knowledge and engagement will be discussed.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».