MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391616014 · doi:10.5737/236880763414

Developing an educational resource for gynecological cancer survivors and their caregivers: A methods and experience paper

2024· article· en· W4391616014 sur OpenAlexaffvenue
Jacqueline Galica, Amina Silva, Kathleen Robb

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensBrock UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipResource (disambiguation)Experiential learningKnowledge managementMedical educationMedicinePsychologyComputer scienceBusinessPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building upon the need for greater education, identified by gynecological cancer survivors and their caregivers, the objective of this paper is to describe our patient-clinician-researcher partnership to develop an evidence- and experiential-based educational resource. We engaged in five phases using multiple research methods: 1) assembling the essential expertise, 2) reviewing the literature, 3) drafting the resource, 4) testing the resource, and 5) disseminating the resource. Our diverse partnership provided expertise toward multiple research methods that produced results useful for each successive phase. This combination - a diverse partnership and multiple research methods - resulted in a useful resource to fulfill a gap identified by knowledge users. The combined features described in our paper fill a procedural gap for clinicians and researchers intending to develop educational resources that are empirically and experientially founded.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,363 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Oncology Nursing JournalMême sujetHealth Sciences Research and EducationTravaux en français237 207