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Enregistrement W3107622944 · doi:10.1002/aet2.10553

LIMEs and LEMONs: Critically Examining the Effect of a Blog Post on Junior Faculty Learners

2020· article· en· W3107622944 sur OpenAlexaboutno aff
Anne Messman, Robert R. Ehrman, Larry D. Gruppen

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSociety for Academic Emergency Medicine
Mots-clésDemographicsActive listeningAccreditationTest (biology)Wilcoxon signed-rank testRandomized controlled trialMedical educationGraduate medical educationMedicinePsychologyFamily medicineCurriculumPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The usage of asynchronous resources such as blogs and podcasts is pervasive in academic medicine, despite little understanding of their actual effect on learner knowledge acquisition. This study sought to examine the objective effect of a blog post on knowledge acquisition and application among junior faculty in emergency medicine (EM) via randomized controlled study. METHODS: All accredited EM residency programs in the United States and Canada were contacted to identify assistant and associate program directors and medical education fellows for recruitment into this study. Upon enrollment, participants were randomized as to whether they received access to a supplemental blog post prior to listening to a podcast episode. After listening to the podcast episode, all participants completed an assessment that included a test of knowledge application and knowledge acquisition; demographic information was also obtained. RESULTS: Ultimately, 103 participants completed the study; the study closed for enrollment in July 2019. Data were nonnormally distributed and groups were compared using the Wilcoxon rank-sum test. There were no significant differences between the demographics of the two groups nor was there a significant difference in knowledge between the two groups. CONCLUSION: The addition of a supplementary blog post did not increase junior faculty knowledge of a podcast episode.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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