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Enregistrement W1480533514 · doi:10.1177/1049732306296395

Promoting Public Health Messages: Should We Move Beyond Fear-Evoking Appeals in Road Safety?

2006· article· en· W1480533514 sur OpenAlexaff
Ioni Lewis, Barry C. Watson, Katherine M. White, Richard Tay

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesTransport Accident Commission
Mots-clésFear appealFocus groupPublic healthPsychologyAppeal to emotionPublic relationsAdvertisingSuicide preventionHuman factors and ergonomicsSocial psychologyPoison controlPolitical scienceMedicineBusinessMarketingEnvironmental healthAppeal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Road traffic injury is one of the most significant global public health issues of the 21st century. The extent to which negative, fear-evoking messages represent effective persuasive strategies remains a contentious public and empirical issue. Nevertheless, negative, fear-based appeals represent a frequently used approach in Australasian road safety advertising. The authors conducted a series of focus groups with 16 licensed drivers to explore the potential utility of appeals to emotions other than fear. More specifically, they sought to explore the utility of positive emotional appeals, such as those incorporating humor. The themes emerging from the qualitative analysis suggested that both emotion and the provision of strategies are key components contributing to the overall persuasiveness of a road safety advertisement. Overall, it appears there is support for researchers and health advertising practitioners to provide further attention to the role that positive emotional appeals might play in future campaigns.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,593
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,040 · 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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