An Assessment of Attendee Experiences With a Workshop to Reframe Aging-Related Communications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2018, the Centre on Aging at the University of Manitoba adapted the FrameWorks Institute’s Gaining Momentum toolkit into an interactive workshop that was delivered to aging-related stakeholders (e.g., health professionals, educators, researchers, advocates, older persons) across the province of Manitoba, Canada. The purpose of this study was to complete a qualitative assessment of attendee experiences with the workshop and its impact, if any, on their aging-related communication behaviours. Study participants completed two telephone interviews—one approximately two weeks and one approximately three months post-workshop—about their workshop experiences, motivations for attending, and short and long-term communication goal setting. Through the interviews, most participants expressed positive experiences with the workshop content, as well as an enjoyment of its interactive elements (e.g., self-introduction activity, reframing short and long form aging-related communications, group feedback). Several also shared specific examples of how workshop content was influencing their short/long-term aging communication strategies. Some participants, however, also identified ways that local culture could impact the interpretation of and, thus, potential success of workshop language and/or framing recommendations in specific communities. Overall, the findings from this study suggest that the Gaining Momentum workshop was a valuable experience for attendees that inspired critical assessment of, and changes to, the ways they communicated about aging in their professional and personal lives. Future research is warranted to explore the ways its content could be adapted to better meet the unique communication considerations within the province of Manitoba (e.g., cultural, geographic, and language-related implications).
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 | 0,021 | 0,037 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».