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Enregistrement W4322764029 · doi:10.3148/cjdpr-2022-036

Evaluation of a Media Training Workshop for Nutrition Students and Trainees in Nova Scotia

2023· article· en· W4322764029 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gillian Chu, Daphne Lordly, Judy Fraser Arsenault, Sue Conlan, Tess Laidlaw, Laurie A. Wadsworth, Shannan Grant

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie UniversitySt. Francis Xavier UniversityAcadia UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesMount Saint Vincent UniversityAcadia University
Mots-clésNova scotiaMedical educationPracticumThematic analysisCurriculumLikert scalePsychologyMedicineQualitative researchPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gaps in communication training have been identified in Canadian and international academic and practicum dietetics programs. A workshop was developed to pilot supplementary media training to nutrition students/trainees studying in Nova Scotia. Students, interns, and faculty from two universities participated in the workshop. Data on perceived learning, media knowledge/skill use, and workshop feedback were collected immediately post-workshop using a mixed-form questionnaire. A modified questionnaire was administered eight months post-workshop to obtain information on utility of the perceived acquired knowledge/skills. Closed-ended responses underwent descriptive analysis, while open-ended responses underwent thematic analysis. Twenty-eight participants completed the questionnaire post-workshop, and six completed it at follow-up. All participants rated the workshop positively (7-point Likert scale) and reported learning something new (perceived). Perceived learning emphasized general media knowledge/skills and communication skills. Follow-up data suggested participants had applied perceived media knowledge/skills in message development and media and job interviews. These data suggest that nutrition students/trainees may benefit from supplementary communications and media training and provide a stimulus for ongoing curriculum review and discussion.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,659
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,049 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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