Developing education for e-professionalism-Mixed methods evaluation of the impact of an evidence based educational tool for nurses
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective: Research literature has long suggested a need for educational tools that raise awareness of e-professionalism, promote reflective practice and skills to manage what is shared publicly in social media. This study aimed to evaluate the utility of an evidence-based educational tool (Awareness to Action, A2A) on the topic of e-professionalism, designed specifically to raise [personal and professional] awareness about the risks associated with social media platforms and the information that is shared within them.Methods: Realist action research, collecting quantitative and qualitative data via the A2A quiz and focus groups. Results: The A2A quiz was taken by n = 17 participants and n = 8 participants took part in the focus groups. Data showed that the tool was deemed as ‘really’ relevant to practice. Three main themes were found in the data 1) Defining and understanding e-professionalism, 2) The wider context of social media and e-professionalism and 3) The impact of the A2A tool.Discussion and conclusions: Nurses and nursing students are aware of e-professionalism but less able to define it clearly, favouring practical examples of what they consider to be acceptable. The blurring of social-personal-professional boundaries is a challenge when using social media, as is the general nature of social media but the tool was deemed as helpful in navigating these challenges. Educational tools, such as the A2A tool can have a positive impact on nurses, students and - as it is free to access and easy to complete - potentially other healthcare professionals’ behaviours online, fostering reflection and positively changing behaviours/perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,243 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».