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Enregistrement W881716547 · doi:10.3148/cjdpr-2015-003

Exploring Dietitians’ Engagement with Health Literacy: Concept and Practice

2015· article· en· W881716547 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer Wood, Doris E. Gillis

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth literacyMedical educationMedicineLiteracyMEDLINEPsychologyNursingHealth carePedagogyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Recognition of health literacy as a serious problem in Canada calls for all health practitioners to rethink how they provide health information. This qualitative research study explored how Canadian dietitians understand the multifaceted concept of health literacy and, if and how, they apply it in their practice. METHODS: Nine dietetic or nutrition practitioners from different practice settings were purposely selected through an environmental scan of health literacy interventions, professional networks, and interviewee snowballing. Qualitative data were collected using conversational-style personal interviews and thematically analyzed through an iterative process of constant comparison. RESULTS: All participants recognized value in addressing health literacy in their practice with many barriers and enablers to its application identified. Participants referred to difficulties in communicating nutrition information to people with low levels of functional literacy, reflective of a deficit approach to health literacy. However, practices consistent with the more empowering concepts of interactive and critical health literacy, reflective of an asset-based approach, were also described. CONCLUSION: This research provides a preliminary picture of how dietitians engage with health literacy in various settings in Canada and suggests implications for developing strengths-based health literacy approaches to dietetic practice.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,011
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,535
Tête enseignante GPT0,571
Écart entre enseignants0,036 · 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

Citations12
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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