Impact of EMBODY Experiencing Dementia through New Media Exhibit: Engaging nursing students and the public about dementia through arts-based knowledge translation methods
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This paper aims to look at the impact of arts-based knowledge translation (ABKT) methods in raising awareness among nursing students and the public about the sex differences and behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD), implemented through a creative new media arts-exhibit at Toronto Rehabilitation Institute.Methods: Through surveys, interviews, and pre- and post-exhibit questionnaires, this project evaluated the use and efficacy of multi-modal media in translating data from a study on the BPSD. The research team categorized and conceptualized artwork and narratives based on data collected from previous phases; no confidential or identifying information related to study participants were used or displayed in the final exhibit.Results: The use of photographs, paintings, abstract data visualizations, augmented reality and virtual reality had various levels of effectiveness in engaging nursing students and the public on the topic of dementia. 360º videos, photographs, and paintings provided the highest level of engagement and discussion among nursing students. The majority of the students reported a better understanding and empathy towards people living with dementia after the viewing of the exhibit and all students perceived the exhibit as an effective method in portraying dementia experience and contributed to their overall understanding of the BPSD.Conclusions: This knowledge mobilization project overall provided a more informed perspective on BPSD among nursing students and the public, and effectively sparked discussion among viewers. The exhibit was able to raise awareness for dementia, its symptoms, and experiences of patients living with dementia. For the scholarly community, our project presents new ways to mobilize knowledge among a broad audience and demonstrates unique, innovative, and engaging forms of ABKT.
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 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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».