Is a picture worth a thousand words? : the development and validation of a picture-based knowledge transfer tool for university students
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse porte sur le développement et la validation d’un outil visuel de transfert de connaissances en santé mentale. Cet outil est nommé le PicMH-U, un acronyme pour picture-based mental health tool – university version. Cet outil de transfert de connaissances a été développé avec la participation de la population cible, soit les étudiant.e.s universitaires. L’information qu’il contient porte sur les problèmes de santé mentale qui ont le plus grand impact sur les étudiant.e.s universitaires, tel que recensé en 2016 par l’Enquête sur la santé psychologique étudiante (ESPE), et une liste de ressources psychosociales à laquelle les étudiant.e.s peuvent accéder. Ces éléments ont été ciblées pour répondre aux taux disproportionnés de problèmes psychologiques et l’importance de mettre en place des interventions psychosociales appropriées pour les étudiant.e.s universitaires. \n \nCette thèse poursuivait deux objectifs: 1) connaître l’état de la recherche sur l’utilisation des images pour communiquer/transférer la recherche en santé mentale et en psychologie aux adultes nord-américains; et 2) de développer et valider des outils de transfert de connaissances avec un échantillon de cette population, soit : des étudiant.e.s d’une université canadienne. Le premier objectif a été satisfait à l’aide d’une revue systématique de la littérature (Article 1; Chapitre 3) et le deuxième grâce à des consultations avec la population cible (Chapitre 2) et un essai contrôlé randomisé longitudinal (Article 2; Chapitre 4). Les deux articles sont soumis à des revues évaluées par des pairs mais ils ne sont pas publiés. \n \nLes résultats présentés dans le premier article montrent que la recherche sur l’utilisation des images pour transférer des connaissances en santé mentale auprès d’adultes nord-américains se limite exclusivement à la lutte anti-tabagique. Les résultats présentés dans le deuxième article montrent de meilleurs résultats pour la condition « avec les images » (PicMH-U) que pour la condition « texte » (TextMH-U) sur tous les tests de mémoires, mais pas sur la satisfaction des utilisateurs, l’intention d’utiliser les ressources, ni l’utilisation des ressources. \n \nCette thèse contribue à l’amélioration des domaines portant sur la communication à l’aide d’images et le transfert de connaissances en santé mentale communautaire en étudiant une intervention fréquemment utilisée dans les communautés de pratique mais qui n’est pas validée par la recherche empirique. En validant l’utilisation des images pour la communication de résultats de recherche en santé mentale chez la population étudiante, cette thèse fournit des données probantes permettant de renforcer cette pratique.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».