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Enregistrement W1967573084 · doi:10.1145/2535708.2535712

A multi-dimensional approach to measure the use of social media tools in accessing health information

2013· article· en· W1967573084 sur OpenAlexfundno aff
Ori Gudes, Wayne Usher

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlgoma University
Mots-clésComputer scienceSocial mediaEmpirical evidenceEmpirical researchRobustness (evolution)Qualitative propertyData scienceQualitative researchSpatial analysisInclusion (mineral)Knowledge managementWorld Wide WebPsychologySociologyGeographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research explores perceived user satisfaction and the impact of students using Mobile Wireless Communication Technology (MWCT) and Social Media tools (SM) for accessing health information. It was specifically concerned with whether there was a spatial pattern based on students' location or other social characteristics. An online survey was designed and utilised to collect quantitative, qualitative and spatial data. This study is unique, as it provides multi-dimensional empirical evidence (i.e., quantitative, qualitative, and spatial evidence) that underlies and complements each other. Our findings indicate that there is some evidence of a pattern as to who uses these tools more extensively for accessing health information. For example, families with kids, people who live with partners etc. Proximity to campus was not found to be correlated, and no spatial structure was found in relation to the question: Who used or did not use MWCT to access health information? Therefore, this paper argues for the inclusion and expansion of health information utilising MWCT and SM tools amongst students, which, in turn, complements traditional methods to accessing health information. The study uses a multi-dimensional approach in obtaining empirical evidence. Utilising quantitative, qualitative, and spatial analysis, our analysis instruments are interweaved and complement each other. This also provides unique robustness to this study because of the variety of evidence provided. Potentially, the findings of this paper can be used by other organisations to promote the development of new approaches and the development of online tools to encourage the access of health information by university students. This, in turn, may play a positive role in their health status.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
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