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Enregistrement W3214838881 · doi:10.2196/33525

Exploring Empathy and Compassion Using Digital Narratives (the Learning to Care Project): Protocol for a Multiphase Mixed Methods Study

2021· article· en· W3214838881 sur OpenAlexafffundvenueabout
Manuela Ferrari, Sahar Fazeli, Claudia Mitchell, Jai Shah, Srividya N. Iyer

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMental healthMental illnessSocial mediaCompassionEmpathyNarrativePsychologyStigma (botany)Public relationsSocial psychologyPolitical sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Digital stories-first-person, self-made, 2- to 3-minute videos-generate awareness, impart knowledge, and promote understanding on topics such as mental illness. Digital stories are a narrative-based art form often created by individuals without formal training in filmmaking to relate personal experiences. Somewhat like digital narratives, video testimonies created within the social marketing or fundraising campaigns of government agencies and private or public corporations aim to reduce the stigma of mental illness while supporting research and services. In video testimonies, personal stories are captured on camera by professional filmmakers. Sharing critical life events greatly benefits tellers and listeners alike, supporting catharsis, healing, connectiveness, and citizenship. OBJECTIVE: This study explores digital stories and video testimonies featuring mental illness and recovery in their ability to elicit empathy and compassion while reducing stigma among viewers. METHODS: Using mixed methods, phase 1 will involve a search of Canadian social marketing activities and fundraising campaigns concerning mental illness and recovery. Phase 2 will involve the organization of digital storytelling workshops in which participants will create digital stories about their own experiences of mental illness and recovery. In phase 3, a pilot randomized controlled trial will be undertaken to compare marketing and fundraising campaigns with digital stories for their impact on viewers, whereas phase 4 will focus on knowledge dissemination. RESULTS: Ethics approval for this study was received in March 2021. Data on the feasibility of the study design and the results of the controlled trial will be generated. This study will produce new knowledge on effective ways of promoting mental health awareness and decreasing stigma, with practical importance for future social marketing and fundraising campaigns. The anticipated time for completion within the 2-year study period includes 9 months for phase 1 (knowledge synthesis activities identifying social marketing and fundraising campaigns) and phase 2 (storytelling workshops), 11 months for phase 3 (feasibility assessment and data collection: randomized controlled trial), and 2 months for phase 4 (knowledge dissemination). CONCLUSIONS: The knowledge generated will have practical implications for the public and for future social marketing and fundraising campaigns promoted by government agencies as well as nonprofit and for-profit organizations by enhancing our understanding of how individuals and societies respond to stories of mental distress and what prompts citizens to help others. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04881084; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04881084. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/33525.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,804
Tête enseignante GPT0,723
Écart entre enseignants0,080 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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