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Enregistrement W7082628420 · doi:10.1108/mhrj-02-2025-0014

Can a Recovery College be implemented online? Multi-perspective case study documenting the process of adapting courses online

2025· article· en· W7082628420 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMental Health Review Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdaptation (eye)Process (computing)Descriptive statisticsQualitative researchDescriptive researchContent analysisFocus group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to document the process of adapting Recovery College (RC) courses into an online format and assess whether online adaptation meets learners’ goals. The study describes the challenges encountered, the strategies deployed and the factors influencing implementation from the perspectives of four interested parties: coordination team, partners advisory committee, trainers and learners. Design/methodology/approach The study adopts a descriptive single-case study design. Several sources of data were collected: focus groups, implementation daybook, meeting minutes, interviews and satisfaction survey. Simple descriptive content analysis was used for all qualitative data, and simple descriptive statistical analyses were used for the online satisfaction survey with learners. Findings The results highlight challenges and strategies for adapting content and facilitation, as well as challenges and strategies for respecting RC key principles. Internal, organizational and technological factors have influenced the implementation. Most learners were satisfied with the courses attended and felt that it met their goals. Three overarching aspects of online implementation are discussed based on findings: training and supporting trainers, facilitation and pedagogical methods and ongoing monitoring and feedback to interested parties. Research limitations/implications Findings encourage further research to determine the extent to which online RC courses align with recommended strategies for reducing digital inequalities and implementing digital health interventions. Originality/value Few studies have focused on implementing RC online. This case study offers insights for organizations pursuing similar initiatives.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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