Effects of Social Network Exposure on Nutritional Learning: Development of an Online Educational Platform
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social networking sites (SNSs) such as Facebook have the potential to enhance online public health interventions, in part, as they provide social exposure and reinforcement. OBJECTIVE: The objective of the study was to evaluate whether social exposure provided by SNSs enhances the effects of online public health interventions. METHODS: As a sample intervention, we developed Food Hero, an online platform for nutritional education in which players feed a virtual character according to their own nutritional needs and complete a set of virtual sport challenges. The platform was developed in 2 versions: a "private version" in which a user can see only his or her own score, and a "social version" in which a user can see other players' scores, including preexisting Facebook friends. We assessed changes in participants' nutritional knowledge using 4 quiz scores and 3 menu-assembly scores. Monitoring feeding and exercising attempts assessed engagement with the platform. RESULTS: The 2 versions of the platform were randomly assigned between a study group (30 members receiving the social version) and a control group (33 members, private version). The study group's performance on the quizzes gradually increased over time, relative to that of the control group, becoming significantly higher by the fourth quiz (P=.02). Furthermore, the study group's menu-assembly scores improved over time compared to the first score, whereas the control group's performance deteriorated. Study group members spent an average of 3:40 minutes assembling each menu compared to 2:50 minutes in the control group, and performed an average of 1.58 daily sport challenges, compared to 1.21 in the control group (P=.03). CONCLUSIONS: This work focused on isolating the SNSs' social effects in order to help guide future online interventions. Our results indicate that the social exposure provided by SNSs is associated with increased engagement and learning in an online nutritional educational platform.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».