Systematically Assessing the Situational Relevance of Electronic Knowledge Resources: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Electronic Knowledge Resources (EKRs) are increasingly used by physicians, but their situational relevance has not been systematically examined. OBJECTIVE: Systematically scrutinize the situational relevance of EKR-derived information items in and outside clinical settings. BACKGROUND: Physicians use EKRs to accomplish four cognitive objectives (C1-4), and three organizational objectives (O1-3): (C1) Answer questions/solve problems/support decision-making in a clinical context; (C2) fulfill educational-research objectives; (C3) search for personal interest or curiosity; (C4) overcome limits of human memory; (O1) share information with patients, families, or caregivers; (O2) exchange information with other health professionals; (O3) plan-manage-monitor tasks with other health professionals. METHODS: Longitudinal mixed methods multiple case study: Cases were 17 residents' critical searches for information, using a commercial EKR, during a 2-month block of family practice. Usage data were automatically recorded. Each "opened" item of information was linked to an impact assessment questionnaire, and 1,981 evaluations of items were documented. Interviews with residents were guided by log files, which tracked use and impact of EKR-derived information items. Thematic analysis identified 156 critical searches linked to 877 information items. For each case, qualitative data were assigned to one of the seven proposed objectives. RESULTS: Residents achieved their search objectives in 85.9% of cases (situational relevance). Additional sources of information were sought in 52.6% of cases. Results support the seven proposed objectives, levels of comparative relevance (less, equally, more), and levels of stimulation of learning and knowledge (individual, organizational). CONCLUSION: Our method of systematic assessment may contribute to user-based evaluation of EKRs.
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 | 0,066 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».