Exploration for a knowledge translation model in public dissemination via social media: Insights from an innovative Cochrane evidence dissemination competition in China
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to present and evaluate an innovative evidence dissemination competition based on Cochrane evidence through participants' perceptions, barriers, and feedback about evidence dissemination. Methods: We evaluated competition participation, the submissions and their dissemination on social media. An online questionnaire was also conducted to analyze participants' perceptions, barriers, and feedback about the competition and evidence dissemination. Microsoft Excel and IBM SPSS (26.0) were used to analyze the data. Results: A total of 80 text-graphics and 14 short videos submissions in 10 dissemination formats were created by 173 participants. Once disseminated on WeChat, submissions received considerable attention. Questionnaires received revealed the most chosen motivations for participation in personal skills development, including "furthering studies in EBM" (60.7%, 105/173). Previous works (64.2%, 108/173) and social media information (53.2%, 92/173) were the main sources of inspiration. Lack of knowledge in clinical trials was the most prevalent barriers. Only few participants (medical background: 12.9%, nonmedical background: 18.3%) could understand the original English version without translation. Suggested improvement for the competition included "increase competition impact," while expectations for future evidence dissemination included "disseminate through more social media platforms." Conclusions: The third Cochrane Dissemination Competition provided a valuable opportunity for participants to demonstrate their creativity while deepening their understanding of medical evidence, representing a successful attempt to disseminate high-quality Cochrane evidence to the public via Chinese social media. Key elements identified provide valuable insights for evidence dissemination to the public by health professionals via social media.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».