Testing the efficacy of a narrative short film in educating the public about providing emotional support to individuals with fertility problems
Notice bibliographique
Résumé
Background To educate the public on how best to support people with fertility problems, a narrative short film “Ten Things Not to Say to Someone Struggling with Infertility” was created, depicting the impact that helpful versus unhelpful dialogue has on someone with fertility problems.Methods Before and after watching the video, 419 participants from the public were presented with a hypothetical vignette describing a woman experiencing fertility problems and asked about the likelihood that they would endorse a series of helpful and unhelpful statements when communicating with the protagonist. Pre and post endorsement of helpful versus unhelpful statements were compared, as were self-perceived knowledge about the mental health aspects of fertility problems, confidence in providing emotional support to someone with fertility problems, and empathy for the protagonist.Results Participants endorsed fewer unhelpful statements after the video relative to before (M(SD) = 2.2(2.3) vs. 1.3(2.3), p < .001) and fewer participants endorsed at least one unhelpful statement (72% to 47%, p < .001). Self-perceived knowledge of fertility problems, confidence in providing support, and empathy increased at post-test (ps < .001; Cohen’s d = .56–.83) indicating medium-large effects.Conclusions A narrative short film appears to be an effective dissemination strategy for sensitizing the public to the emotional struggles of individuals experiencing fertility problems.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».