A review of theoretical models of health information seeking on the web
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose By selectively reviewing theory‐driven survey studies on internet health information seeking, the paper aims to provide an informal assessment of the theoretical foundations and research methods that have been used to study this information behavior. Design/methodology/approach After a review of the literature, four theory‐driven quantitative survey studies are analyzed in detail. Each study is examined in terms of: theoretical framework; research variables that form the focus of the study; research design (sampling, data collection and analysis); and findings and results of hypothesis testing and model testing. The authors then discuss the theoretical models and analytical methods adopted, and identify suggestions that could be helpful to future researchers. Findings Taken as a whole, the studies reviewed point strongly to the need for multidisciplinary frameworks that can capture the complexity of online health information behavior. The studies developed theoretical frameworks by drawing from many sources – theory of planned behavior, technology acceptance model, uses and gratifications, health belief model, and information seeking models – demonstrating that an integration of theoretical perspectives from the health sciences, social psychology, communication research, and information science, is required to fully understand this behavior. The results of these studies suggest that the conceptual models and analytical methods they adopted are viable and promising. Many relationships tested showed large effect sizes, and the models evaluated were able to account for between 23 and 50 percent of the variance in the dependent variables. Originality/value The paper represents a first attempt to compare, evaluate, and to a degree synthesize the work that has been done to develop and test theoretical models of health information seeking on the web.
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.
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 | 0,017 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle