Social Presence and Use of Internet-Delivered Interventions: A Multi-Method Approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Internet-delivered interventions can effectively change health risk behaviors and their determinants, but adherence to intervention websites once they are accessed is very low. This study tests whether and how social presence elements can increase website use. METHODS: A website about Hepatitis A, B, and C virus infections was used in a preparatory lab-based eye-tracking study assessing whether social presence elements attract participants' attention, because this is a prerequisite for affecting website use. In the following field study, 482 participants representative of the Dutch population were randomized to either a website with or a website without social presence elements. Participants completed a questionnaire of validated measures regarding user perceptions immediately after exposure to the website. Server registrations were used to assess website use. RESULTS: Participants in the experimental condition focused on the social presence elements, both in terms of frequency (F(1, 98) = 40.34, p<.001) and duration (F(1, 88) = 39.99, p<.001), but did not differ in website use in comparison with the control condition; neither in terms of the number of pages visited (t(456) = 1.44, p = .15), nor in terms of time on the website (t(456) = 0.01, p = .99). CONCLUSIONS: Adding social presence elements did not affect actual use of an intervention website within a public health context. Possible reasons are limited attention for these elements in comparison with the main text and the utilitarian value of intervention websites.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».