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Enregistrement W4384662027 · doi:10.21203/rs.3.rs-3155064/v1

Developing Global Open Access COVID-19 Education for Frontline Healthcare Workers

2023· preprint· en· W4384662027 sur OpenAlex
Jacqueline Christianson, Erica Frank, Stacen A. Keating, Miriam Chickering

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueDental Research and COVID-19
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careMassive open online courseMedical educationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Health equityDistance educationKnowledge translationPopulationMedicinePublic relationsBusinessNursingPolitical sciencePsychologyComputer scienceKnowledge managementPedagogyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Early in the Covid-19 pandemic, we identified a heightened need for a reliable, high-quality, accessible, and evidence-based educational resource for frontline healthcare workers. Open access virtual education can reduce disparities in access to education by minimizing cost barriers and providing equitable access to educational content. Our team of global healthcare educators responded by creating an open access competency-based online course to address access disparities around Covid-19 information. The course was aimed toward frontline healthcare workers globally and included design elements such as a built-in language translation tool and non-linear course design to facilitate access and address the individual’s educational needs. Methods: Pre- and post-course surveys were collected to evaluate how the course addressed learner needs. Data were collected between the course launch in April 2020 through December 2020. Results: An initial population of students ( N =149) ranging from high school through doctoral education, living in 23 different countries, speaking 22 different native languages took the course and participated in the pre- and/or post-course surveys. Overall, participants rated the course highly. Conclusion: Open access educational models can facilitate equitable access to education for a global audience.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaScience ouverte
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0080,023
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,512
Tête enseignante GPT0,650
Écart entre enseignants0,138 · 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