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Enregistrement W4220905066 · doi:10.24095/hpcdp.42.5.02f

Analyse comparative systématique des sources d’information sur la littératie en matière de santé liée à la COVID 19 des étudiants universitaires au Canada

2022· article· fr· W4220905066 sur OpenAlexaffvenueabout
Sana Mahmood, John Flores, Erica Di Ruggiero, Paola Ardiles, Hussein Elhagehassan, Simran Purewal

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMisinformation and Its Impacts
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Library scienceArtMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Étant donné la diffusion rapide de l’information en ligne sur la santé liée au coronavirus, il est important de s’assurer que cette information est fiable et communiquée efficacement. Cette étude traite de la diffusion de l’information relevant de la littératie en matière de santé par les établissements postsecondaires canadiens à l’intention des étudiants universitaires par rapport aux directives provinciales et fédérales sur la COVID 19. Méthodologie Nous avons effectué une analyse systématique des pages Web des gouvernements fédéral et provinciaux du Canada et de diverses universités canadiennes pour déterminer comment l’information en matière de santé est présentée aux étudiants universitaires. Nous avons utilisé notre enquête sur la littératie en matière de santé menée précédemment auprès d’étudiants postsecondaires du Canada comme cadre d’échantillonnage pour sélectionner les établissements d’enseignement à inclure. Nous avons ensuite utilisé des termes de recherche spécifiques pour obtenir les pages Web pertinentes, à l’aide de Google et des fonctions de recherche intégrées aux sites Web des divers gouvernements, puis nous avons comparé l’information disponible sur les mesures de lutte contre la pandémie en fonction des procédures d’intervention, des sources d’expertise et des approches liées à l’image de marque des diverses universités. Résultats Notre analyse des pages Web des gouvernements et de celles des universités au Canada révèle que les universités ont créé de manière similaire une page principale pour les mises à jour et l’information sur la COVID 19 et qu’elles ont renvoyé aux organismes du secteur public comme ressource principale, mais qu’elles ont obtenu différemment leur information à partir des sources provinciales et locales consultées. Elles ont également agi différement dans leurs stratégies de communication et de présentation de cette information à leurs populations étudiantes respectives. Conclusion Les universités de notre échantillon ont défini des politiques similaires pour leurs étudiants, congruentes avec les recommandations du gouvernement canadien en matière de santé publique et leurs autorités sanitaires provinciales ou régionales respectives. Il est important de maintenir l’exactitude de ces sources d’information afin d’assurer la littératie en matière de santé des étudiants et de contrer la désinformation sur la COVID 19.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0140,028
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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