Efficacité des conférences d’éducation publique liées à la vision
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L’éducation publique digne de confiance est jugée essentielle pour garantir que la population canadienne reçoive des soins oculovisuels opportuns, uniformes et complets. Les conférences de sensibilisation du public sont une méthode de diffusion de cette information. Le but de cette étude était de déterminer l’efficacité de ces conférences pour atteindre leurs objectifs éducatifs. Méthodes : Un sondage préalable et postérieur a été créé et diffusé lors d’une conférence d’éducation publique organisée par le Centre for Sight Enhancement. Les questions du sondage portaient sur la perception des connaissances acquises, les attitudes à l’égard de la présence de symptômes de maladie oculaire et l’importance des examens de la vue. Résultats : Sur les 74 personnes participantes, 27 ont répondu au sondage préalable et 24 ont répondu au sondage après la conférence. Il y a eu une augmentation statistiquement significative des connaissances perçues acquises dans tous les secteurs de conférence. Il n’y a pas eu d’amélioration statistiquement significative de la sensibilisation à la nature asymptomatique des maladies oculaires précoces ou à l’importance des examens de la vue. Conclusion : Les conférences d’éducation du public sont une méthode efficace de diffusion des connaissances sur les soins oculovisuels, mais il faudra effectuer d’autres recherches pour déterminer si elles peuvent aider à modifier les tendances de recherche de soins oculovisuels.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.047 | 0.184 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".