Co-Design and Evaluation of a Gamified E-Resource About Healthcare Decarbonisation: A Study Protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses a major global health threat, with healthcare systems contributing substantially to global greenhouse gas emissions. Health professionals and students play an essential role in advancing sustainable practice, yet many lack the knowledge, skills, and confidence needed to address the environmental impacts of healthcare. This study aims to co-design and evaluate a gamified e-resource that enhances pre-registration health profession students' knowledge, self-efficacy, and attitudes towards healthcare decarbonisation, while encouraging sustainable behaviour change. A sequential explanatory design will be employed in three phases: (1) a scoping review of the literature; (2) four co-design workshops with students (n = 20) followed by post-workshop focus groups using focused ethnography to explore co-design experiences; and (3) pre- and post-test questionnaires (n = 200) assessing knowledge, attitudes, self-efficacy, behaviours, willingness to act, and usability, followed by focus groups (n = 30) exploring behavioural changes after using the e-resource. The study will generate evidence on how a co-designed, gamified e-resources influence student learning and engagement with healthcare decarbonisation. Findings will inform the integration of sustainability and decarbonisation principles within education and support efforts to equip future health professionals with the competencies required for a low-carbon healthcare system.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle