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Enregistrement W4388645851 · doi:10.21203/rs.3.rs-3568640/v1

Exploratory study: Health promotion through Wikipedia outreach and educational activities

2023· preprint· en· W4388645851 sur OpenAlexaffabout
Fernanda Zucki, Adriano Jorge Arrigo, Priscila C. Cruz, Wei Gong, Hector Gabriel Corrale de Matos, Alexandre Alberto Pascotto Montilha, João Alexandre Peschanski, Maria Julia Cardoso, Adriana Bender Moreira de Lacerda, Ana Paula Berberian, Eliene Silva Araújo, Débora Lüders, Josilene Luciene Duarte, Regina Tangerino de Souza Jacob, Shelly Chadha, Daniel Mietchen, Lane Rasberry, Kátia de Freitas Alvarenga, Lílian Cássia Bórnia Jacob-Corteletti

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute for Occupational Safety and HealthCenters for Disease Control and PreventionUniversidade Federal do Rio Grande do NorteFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversidade Federal da ParaíbaWikimedia Foundation
Mots-clésOutreachPromotion (chess)Medical educationHealth careTracking (education)Public relationsHealth promotionLibrary sciencePublic healthPolitical sciencePsychologyMedicineNursingPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Several health institutions developed strategies to improve health content on Wikimedia platforms, given their unparalleled reach. The objective of this study was to compare an online a volunteer-based Wikimedia outreach campaign and Wikipedia university course assignments in terms of the reach of the contributions and evaluate the extent of the students' input. Methods In 2022, researchers from seven Brazilian universities and a Canadian university, in coordination with the National Institute for Occupational Safety and Health, the World Health Organization, the Ronin Institute, and Wiki Movimento Brasil, received a grant from the State of São Paulo (Brazil) that supported the 1) coordination of improvements in hearing and healthcare content through educational programs using Wikimedia platforms and 2) participation in the global campaign Wiki4WorldHearingDay2023. We examined the feasibility and the implementation of the two strategies and compared the contributions from those enrolled in educational activities versus volunteer activities from Wikipedia editors to a global campaign. Results The strategy was demonstrated to be feasible. It increased the availability of quality plain language information on hearing conditions and hearing care. By May 1, 2023, Wiki4WorldHearingDay2023, 145 participants (78 from educational programs) had contributed 167,000 words, 259 + references and 140 images to 322 Wikipedia articles (283 existing and 39 new ones), which were viewed by 16.5 million readers. Contributions occurred in 6 languages. Edits in Portuguese, mainly by those involved in educational programs, led the number of articles (226 or 70.2%) that were expanded or created during the 5-month tracking period. Conclusions The crowdsourcing of expertise and knowledge is relevant for public health. This study’s approach can be applied in other contexts. In addition to the coordination with educational programs, the elements that contributed to the success of these initiatives include an impact topic, international collaborations, the connection with a robust local Wikimedia affiliate, and the use of a technical infrastructure that gives us metrics and coordination mechanisms. The partnerships, the dissemination of the work in several platforms, the participation of multidisciplinary teams, and the availability of resources through institutional support and funding were additional elements that contributed to the success of these initiatives.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,253 · 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
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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