Embodying digital spaces in a clinical encounter
Notice bibliographique
Résumé
What is it like to interact in a clinical setting when a technological device is participating? This inquiry was conducted in a primary healthcare setting, with the aim of shedding light on clinicians’ and patients’ experiences regarding the use of a tablet-with-app, intended for a more systematic assessment, as well as electronic registration and storing of patient data. In this paper, we present an account of four experiential exemplars of adopting an eTool in a clinical setting. The “faciality” of the digital device seems to be important to both patients and clinicians, as well as the interaction between them. The “face” can be used for engaging in conversation, addressing awkward topics, communicating, or inviting involvement. The face can also be used for just resting the eyes or lowering the gaze to maintain a low profile during the clinical encounter. Concurrently, the size, the shape, and the backside of the eTool’s face can mediate distance. We expand the notion of “screen sharing” and suggest that humans’ ability to move from one mode to another and embody digital spaces in the clinical encounter seems enhanced by their ability to include the eTool’s face in their interaction. This knowledge can be used in the development of digital tools for teaching, as well as for health professions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 tête enseignante, 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 ».