Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cilj rada bio je izrada pisanog edukativnog materijala prilagođenog potrebama starijih osoba u skladu s preporukama za dizajniranje pisanih edukativnih materijala. Ove spoznaje trebale bi pomoći medicinskim sestrama u ulozi edukatora u učinkovitijem prenošenju znanja, a starijim osobama olakšati usvajanje informacija i gradiva i tako dovesti do pozitivnih promjena u zdravstvenom ponašanju. Za izradu pisanog edukativnog materijala korišten je vodič za oporavak nakon Covid bolesti "Povratak zdravlja i snage nakon Covid-19" objavljen 2022. godine od strane Hrvatskog zavoda za javno zdravstvo. Obzirom na željeni opseg materijala, omjer slika i teksta te praktičnost ispisa na papiru odabran je format biltena te je za njegovu izradu korišten online grafički uređivač Canva. Didaktički materijal izrađen je u A4 formatu i sadrži dvije strane, prednju i stražnju koje se preklapaju stvarajući bilten. Bilten sadrži ključne teme preuzete iz vodiča navodeći informacije o oporavku nakon Covida. Prezentirani su najčešći simptomi, poput umora, otežanog disanja, kašlja i kognitivnih poteškoća. Potencijalnim zainteresiranim osobama putem QR koda omogućen je pristup digitalnoj verziji vodiča "Povratak zdravlja i snage nakon Covid-19". U zdravstvenoj edukaciji primjena nastavnih sredstava je nezaobilazna. Obzirom da medicinske sestre često same izrađuju i pripremaju edukativne materijale važno je da se vode teoretskim smjernicama za oblikovanje. Preporuke i primjeri prezentirani u ovome radu pomoći će medicinskim sestrama da izrade didaktičke materijale primjerene potrebama starijih osoba.
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.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 it