L'animation télévisuelle en santé: un moyen de développer des connaissances sur l'approvisionnement alimentaire pour les personnes de faible niveau de littératie
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche a pour but de mettre à l’essai une vidéo accompagnée d’illustrations et d’une nouvelle approche, destinés aux professionnels de la santé afin qu’ils puissent discuter avec les personnes âgées de leur approvisionnement alimentaire.\nProblématique. Les services de santé, en constante mutation, exigent maintenant une plus grande responsabilité de la part du patient et de son milieu. Dans ce nouveau contexte, les citoyens ont de plus en plus besoin de comprendre et de gérer l'information relative à leur état de santé, et les établissements, de la leur rendre accessible adéquatement. Cependant, au Québec comme au Canada, 80% des personnes âgées font partie des gens se classant dans les deux plus faibles niveaux de littératie (EIACA, 2003) ce qui implique qu’elles ont besoin d’aide pour comprendre et agir sur leur santé. Plusieurs études et rapports (Murphy & all, 1996; Rudd, 2000; American Medical Association, 1999; Baker et al, 1997; Wilson & McLemore, 1997) démontrent que l’enseignement dispensé par les professionnels de la santé ne donne pas les résultats escomptés, que l'éducation à la santé ne constitue pas, telle qu’elle est faite, une façon de prévenir la maladie, d’améliorer et de maintenir l'état de santé, que le fossé culturel entre les professionnels de la santé et les patients va en s’élargissant, faisant ainsi échec au traitement. Fort de ce constat, il est devenu impératif de remettre en question l’approche traditionnelle utilisée avec les personnes âgées (la transmission des connaissances en utilisant de brèves explications verbales et des feuillets écrits présentant la maladie et le traitement à suivre) pour la remplacer par une autre (la construction des savoirs en santé) utilisant la vidéo et des illustrations. Mais nous devons vérifier si ces médiums sont efficaces. Ce qui est l’objet de cette recherche.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".