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Enregistrement W1992698623 · doi:10.2196/mhealth.3888

The Medium and the Message: Fitting Sound Health Promotion Methodology Into 160 Characters

2014· editorial· en· W1992698623 sur OpenAlexvenueno aff
Megan S. C. Lim, Cassandra Wright, Margaret Hellard

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2014
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian GovernmentMonash UniversityBurnet Institute
Mots-clésRigourIntrusivenessHealth promotionThe InternetIntervention (counseling)Promotion (chess)PopulationInternet privacyRandomized controlled trialQuality (philosophy)Health communicationMedical educationMedicineComputer sciencePsychologyWorld Wide WebNursingPublic healthSocial psychologyCommunicationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Text messaging health promotion projects continue to proliferate due to their relative low-cost, simplicity, non-intrusiveness, and proven effectiveness in several randomized controlled trials. In these past trials, participants have typically been recruited through traditional means, received the text messaging intervention, and then completed evaluation. In this issue of the Journal of Medical Internet Research, Sheoran et al have demonstrated how use of text messaging alone can be a feasible method for all three stages: recruitment, intervention, and evaluation. Use of text messages without any other modes of communication could be a key to population-level dissemination and wider uptake of health promotion messages. However, in the rush to utilize new technologies and in the brevity of 160 characters, it should not be forgotten that quality, rigour, and careful development remain essential in any health promotion practice.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0170,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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