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Enregistrement W3160327126 · doi:10.1002/aet2.10604

Website usability analysis of United States emergency medicine residencies

2021· article· en· W3160327126 sur OpenAlexaff
Edwin Lauritz Fundingsland, Joseph Fike, Joshua Calvano, Ali S. Raja, Deborah Lai, Sara Silacci, Mary R. Haas, Teresa M. Chan, Shuhan He

Notice bibliographique

RevueAEM Education and Training · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityWeb usabilityMedical educationQuality (philosophy)AuditWorld Wide WebPsychologyMedicineComputer scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Council of Residency Directors (CORD) in Emergency Medicine (EM) has recommended that all residency programs should conduct virtual interviews for the 2020 to 2021 application cycle due to the COVID-19 pandemic. While factors such as geographical region, city, program size, or hospital affiliation are not modifiable, EM residencies can bridge the information gap created by a lack of face-to-face interaction by representing themselves digitally. Measuring usability provides an objective method for EM residencies to improve their Web presence and effectively represent themselves to applicants. METHODS: . Analysis was performed on each website and scored in all four categories. A "general usability" score was calculated for each website using a composite of the key factors within the four categories. Using a weighted percentage across all of the factors, an overall score was calculated. RESULTS: Content quality was the overall highest scoring category (mean ± SD = 5.4, SE = 0.33). The overall lowest performing category was technology (mean ± SD = 0.8 ± 0.09, SE = 0.01). CONCLUSIONS: Measuring usability can help EM residency programs identify ways to improve their Web presence. To effectively promote their programs, residencies need quality content that communicates their key features. Our recommendation is for all residency programs to periodically perform website audits and apply the usability measures outlined to improve their digital presence, especially during times when face-to-face interactions will be limited.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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)0,0030,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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