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Enregistrement W3156205718 · doi:10.2196/23293

Usability Analysis of a Health Sciences Digital Library by Medical Residents: Cross-sectional Survey

2021· article· en· W3156205718 sur OpenAlexvenueno aff
Amr Jamal, Shabana Tharkar, Hanan Alenazi, Bedoor Saud Julaidan, Dania Ali Al Hindawi, Norah Suleman AlAkeel, Ola Mohammed AlNuhayer, Raneem Hamoud AlDubaikhi

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUsability and User Interface Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityKing Saud University
Mots-clésUsabilityDigital libraryDigital healthComputer scienceSystem usability scaleMedical libraryWorld Wide WebConsistency (knowledge bases)Web usabilityHealth careLibrary scienceHuman–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The usability of a digital library depends on a myriad of factors ranging from the end users' ability to website complexity. Although digital libraries provide instant access to online content, offering an efficient reference platform, their usability is highly variable. OBJECTIVE: The aim of this study was to measure users' perspectives and usability of the digital library of the Saudi Commission for Health Specialties (SCFHS). METHODS: A web-based questionnaire survey was conducted using a validated System Usability Scale (SUS) containing 5 positive and 5 negative items on the usability of the digital library. The SUS standard cut-off score of 68 was considered for interpretation. RESULTS: The overall mean SUS score of digital library usability was 52.9 (SD 15.2) with a grade "D" categorization, indicating low usability. The perceived measures of attributes of the 10 SUS items of findability, complexity, consistency, and confidence obtained below average scores. Only item 1 relating to perceived willingness to use the digital library frequently obtained a score above the targeted benchmark score (mean score 3.6). Higher SUS scores were associated with training (P=.02). Men felt the digital library to be more complex (P=.04) and board-certified physicians perceived a greater need for training on digital library use (P=.05). Only the UpToDate database was widely used (72/90, 80%). CONCLUSIONS: These findings demonstrate the low usability of the extensive facilities offered by the SCFHS digital library. It is pivotal to improve awareness of the availability of the digital library and popularize the databases. There is also a need for improved user training to enhance the accessibility and usability of the multiple databases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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