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Enregistrement W4403836302 · doi:10.15353/cjo.v85i3.5470

Efficacité des conférences d’éducation publique liées à la vision

2023· article· fr· W4403836302 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Tammy Labreche, Elizabeth L. Irving

Notice bibliographique

RevueCanadian journal of optometry/CJO. Canadian journal of optometry · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : L’éducation publique digne de confiance est jugée essentielle pour garantir que la population canadienne reçoive des soins oculovisuels opportuns, uniformes et complets. Les conférences de sensibilisation du public sont une méthode de diffusion de cette information. Le but de cette étude était de déterminer l’efficacité de ces conférences pour atteindre leurs objectifs éducatifs. Méthodes : Un sondage préalable et postérieur a été créé et diffusé lors d’une conférence d’éducation publique organisée par le Centre for Sight Enhancement. Les questions du sondage portaient sur la perception des connaissances acquises, les attitudes à l’égard de la présence de symptômes de maladie oculaire et l’importance des examens de la vue. Résultats : Sur les 74 personnes participantes, 27 ont répondu au sondage préalable et 24 ont répondu au sondage après la conférence. Il y a eu une augmentation statistiquement significative des connaissances perçues acquises dans tous les secteurs de conférence. Il n’y a pas eu d’amélioration statistiquement significative de la sensibilisation à la nature asymptomatique des maladies oculaires précoces ou à l’importance des examens de la vue. Conclusion : Les conférences d’éducation du public sont une méthode efficace de diffusion des connaissances sur les soins oculovisuels, mais il faudra effectuer d’autres recherches pour déterminer si elles peuvent aider à modifier les tendances de recherche de soins oculovisuels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,184
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,184
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,006

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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