Pharmacy students can improve access to quality medicines information by editing Wikipedia articles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pharmacy training programs commonly ask students to develop or edit drug monographs that summarize key information about new medicines as an academic exercise. We sought to expand on this traditional approach by having students improve actual medicines information pages posted on Wikipedia. METHODS: We placed students (n = 119) in a required core pharmacy course into groups of four and assigned each group a specific medicines page on Wikipedia to edit. Assigned pages had high hit rates, suggesting that the topics were of interest to the wider public, but were of low quality, suggesting that the topics would benefit from improvement efforts. We provided course trainings about editing Wikipedia. We evaluated the assignment by surveying student knowledge and attitudes and reviewing the edits on Wikipedia. RESULTS: Completing the course trainings increased student knowledge of Wikipedia editing practices. At the end of the assignment, students had a more nuanced understanding of Wikipedia as a resource. Student edits improved substantially the quality of the articles edited, their edits were retained for at least 30 days after course completion, and the average number page views of their edited articles increased. CONCLUSIONS: Our results suggest that engaging pharmacy students in a Wikipedia editing assignment is a feasible alternative to writing drug monographs as a classroom assignment. Both tasks provide opportunities for students to demonstrate their skills at researching and explaining drug information but only one serves to improve wider access to quality medicines information. Wikipedia editing assignments are feasible for large groups of pharmacy students and effective in improving publicly available information on one of the most heavily accessed websites globally.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».