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Enregistrement W2989556408 · doi:10.1177/0733464819886449

Engaging in Community Dialogues on Low-Risk Alcohol Use Guidelines for Older Adults

2019· article· en· W2989556408 sur OpenAlexaff
Sarah L. Canham, Joe Humphries, Anthony L. Kupferschmidt, Emily Lonsdale

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionPsychologyQualitative researchAlcohol consumptionPromotion (chess)GerontologyMedicineMedical educationNursingPublic healthAlcoholSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite widespread use and acceptance of alcohol, discussions of age-related changes that impact alcohol consumption behaviors are rare. The objective of this community-engaged qualitative research study was to gain insight into how to promote knowledge dissemination regarding newly developed low-risk drinking guidelines for older adults. A convenience sample of 66 older adults and service providers participated in three Knowledge Café dialogue workshops and discussed their opinions about alcohol use in later life and ideas for sharing alcohol-related research evidence with the community. Participants discussed (a) low-risk drinking knowledge dissemination, (b) personal choice in drinking alcohol and adherence to low-risk drinking guidelines, and (c) preferences for engaging in discussions about alcohol use. Community dialogues fostered knowledge dissemination while participants engaged in rich conversations about a rarely discussed topic. Sharing evidence-based clinical advice with community stakeholders through dialogue events offers an innovative opportunity for health promotion efforts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,634
Tête enseignante GPT0,626
Écart entre enseignants0,008 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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