MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2052142204 · doi:10.2196/jmir.1127

Use of an Internet “Viral” Marketing Software Platform in Health Promotion

2008· article· en· W2052142204 sur OpenAlexafffundabout
Pierre Gosselin, Philippe Poitras

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensImpactCentre hospitalier universitaire de QuébecInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésHealth promotionThe InternetContext (archaeology)BusinessPublic healthAgency (philosophy)Public relationsPromotion (chess)Health educationAdvertisingWorld Wide WebMarketingInternet privacyMedicinePolitical scienceComputer scienceNursingSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health-related websites have become a common tool for public health authorities to inform the general public of their health promotion information and programs. However, building traffic in the cluttered health Internet universe is becoming increasingly complex, costly, and challenging for governmental health promotion websites. In 2006, the Canadian Health Network (CHN), a cooperative program made up of the Public Health Agency of Canada (PHAC) and some 20 health non-governmental organizations (NGOs), was looking for an affordable marketing tool for the promotion of its website and contents to specific populations. OBJECTIVE: To test new and innovative marketing tools for a health promotion website in Canada. METHODS: Within the context and constraints of a governmental health promotion website, an adaptation of a commercial Internet viral marketing software platform was developed and implemented under the name "The Crazy Race". This process was done interactively between seven NGOs and the CHN staff. The communication objectives were (a) to provide a meaningful visit that could communicate important public health messages, and (b) to increase subscriptions to its e-newsletter. A nine-step standardized Web-user experience (Internet path) was thus defined and experimented with under a pre-determined operating budget of less then Can$50,000, mainly paid for by participating organizations on a pay-per-performance basis. RESULTS: An initial group of 215 people were sent an invitation to participate in the campaign. Over its 15-day duration, the campaign generated by itself and without any media support a total of 110,200 Web user participants who registered and sent a total of 439,275 invitations (2% of the Canadian Web-user population of 21.8 million in 2006). The epidemic self-dissemination of the campaign occurred in both French and English populations and spread across all age groups. Two-thirds of the participants were women. CONCLUSIONS: The use of an Internet viral marketing platform proved to be effective in bringing thousands of Web users to discover and explore a governmental health promotion website. The exponential growth of the person-to-person dissemination generated by the campaign indicates that public health messages have high viral propagation potential on the Internet ("virulence") when they are presented in the context of an enjoyable online game. This could constitute a promising method to create affordable mass audience public health campaigns, both in Canada and internationally.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,327
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,239 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations37
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetHealth Literacy and Information AccessibilityTravaux en français237 207