Analyzing Residents’ Health Information Requirement and Intention for the Library of Medical University and Its Influencing Factors
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the residents’ requirement for health information in a library of medical university and its influencing factors to provide suggestions for health information service and activities to popularize scientific knowledge. Methods Convenience sampling method was used in the study to select some residents in 2 communities of ShaPingba for a face-to-face questionnaire survey. χ 2 test and logistic regression were used to analysis data by SPSS v25.0 software. Results Among the 317 residents, the contents of health information that individuals preferred included 70.7% for disease prevention and health care,81.1% for disease preservation and rehabilitation,37.2% for diagnosis and treatment of disease,6.6% for medical policies and regulations,5.4% for drugs information,5.0% for preclinical medicine. The way of health information that persons preferred contained 16.4% for newspaper and journals reading services,22.1% for book loan services,69.4% for training and lecture services,45.8% for information inquiry service. Multivariate logistic regression results showed that age was a significant factor influencing the status of health information contents. Age and education were significant factors influencing the status of health information ways. Conclusion Residents’ health information requirement is affected mainly by age and education. So it is essential to take the dominated influencing factors into consideration for spreading health information by various ways and channels when libraries prepare health information service and activities to popularize scientific knowledge, especially, more concerns should be put on practicability, maneuverability and accessibility of health information.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».