Virtual Program Delivery: Learning Through Extension Nutrition Educators’ Experiences During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe and analyze how Extension nutrition educators in one state system transitioned from primarily face-to-face to virtual nutrition education programming. DESIGN: This exploratory case study gathered data through nutrition educator interviews, virtual program delivery guides, and nutrition educators' program impact statements. SETTING: Southeastern State Extension system in late 2022. PARTICIPANTS: The sample included 15 participant interviews, multiple virtual program delivery guides, and 43 program impact summaries. PHENOMENON OF INTEREST: The use of Cultural Historical Activity Theory as a framework to explore educators' learning process with virtual program delivery and how this learning influenced community nutrition program delivery choices. ANALYSIS: Qualitative data was analyzed with ATLAS.ti using a priori coding. RESULTS: Two key findings emerged from the data: educators were more likely to deliver programs in a virtual setting when the programs aligned with their values and skills, and educators preferred flexible program curricula and delivery guides because it allowed them to address their community's specific needs. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Educators plan to continue to deliver certain community nutrition programs virtually. Future research is needed to explore additional perspectives on virtual delivery, such as program participants and state program managers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».