Social Media Policy for Healthcare Providers in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Social media as a form of communication has been widely adopted by much of the world’s population. Social media platforms allow people to connect with others, share ideas and opinions, stay current on world events, and share content such as videos and photographs. For healthcare professionals, social media can also be use to enhance communication with other healthcare professionals, to improve patient care, and to effectively market ones healthcare services. Along with the benefits of social media come risks. Misuse of social media by healthcare providers can pose risks to patients if the confidentiality of health information is not maintained. Unprofessional behaviour by a healthcare professional on social media can also harm the profession to which they belong by undermining the public’s trust in the profession. Finally, misuse can put the professional at risk if their online behavior results in disciplinary action being taken against them by their regulatory college. It is important that regulatory colleges create policies regarding social media use that respects a regulated member’s choice to use social media while decreasing the risks described above. The purpose of this project was to explore the current state of social media policies developed by healthcare colleges for healthcare providers in Alberta. Semi-structured interviews of administrators from various healthcare colleges in Alberta were conducted. The goal of the interviews was to gain insight on college administrators’ attitudes toward social media use, how online misconduct is being handled, and how colleges are adapting to the constant changes in social media. Data gathered from the interviews was analyzed using an inductive thematic approach to identify major themes in the data. The interviews revealed that different healthcare colleges currently take very different approaches to the issue of social media use by their members. The approaches ranged from some colleges having very specific and constantly evolving guidelines for members, to other colleges that have taken no specific actions to address social media issues. The interviews also showed that different colleges are facing very different social media related issues with no two colleges facing the same set of concerns. Lastly, the interview participants shared very common approaches to dealing with misconduct on social media by their members which focused on education to prevent future problems.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».