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Enregistrement W4389231458 · doi:10.29173/jchla29688

Leveraging Wikipedia in undergraduate health sciences education: a key tool for information literacy and knowledge translation

2023· article· en· W4389231458 sur OpenAlexaffvenue
Denise Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Health Libraries Association / Journal de l Association de bilbiothèques de la santé du Canada · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation literacyBachelorComputer scienceHealth literacyMathematics educationMedical educationPedagogyPsychologyWorld Wide WebHealth careMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Academic institutions and libraries are familiar with Wikipedia. There is growing momentum in higher education for using Wikipedia as a learning tool in various contexts. These include, but are not limited to, the use of Wikipedia-based assignments to teach information literacy, science communication, evidence-based practice, and more. Although there is growing acceptance of Wikipedia's value in the classroom, there are limited exemplars available for how it is applied in undergraduate health sciences education. Description: This program description describes a librarian instructed course in the Bachelor of Health Sciences Program at McMaster University in which students dedicate one academic term to learning about Wikipedia content production and making contributions to a health-related Wikipedia article of their choice. Outcomes: In the five iterations of this course that have been offered, undergraduate health sciences students have made significant contributions to 25 health-related articles in Wikipedia. They have added more than 120,000 words and over 2,000 references to high-quality literature. In class, conversations emerged about the meaningfulness of the editing Wikipedia, information literacy, and knowledge translation.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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