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Enregistrement W2062968578 · doi:10.4278/ajhp.110113-quan-22

Enhancing Industry-Based Dissemination of an Occupational Sun Protection Program with Theory-Based Strategies Employing Personal Contact

2012· article· en· W2062968578 sur OpenAlexaboutno aff
David B. Buller, Barbara J. Walkosz, Michael D. Scott, Gary Cutter, Mark Dignan, Ilima Kane, Xiao Zhang

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health Promotion · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Oceanic and Atmospheric Administration
Mots-clésDisseminationPersonal protective equipmentInformation DisseminationBusinessMedicineMarketingMedical educationEngineeringCoronavirus disease 2019 (COVID-19)TelecommunicationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Industry-based strategies for dissemination of an evidence-based occupational sun protection program, Go Sun Smart (GSS), were tested. DESIGN: Two dissemination strategies were compared in a randomized trial in 2004-2007. SETTING: The North American ski industry. SUBJECTS: Ski areas in the United States and Canada (n = 69) and their senior managers (n = 469). INTERVENTION: Employers received GSS through a basic dissemination strategy (BDS) from the industry's professional association that included conference presentations and free starter kits. Half of the areas also received the enhanced dissemination strategy (EDS), in which project staff met face-to-face with managers and made ongoing contacts to support program use. MEASURES: Observation of program materials in use and managers' reports on communication about sun protection. ANALYSIS: The effects of two alternative dissemination strategies were compared on program use using PROC MIXED in SAS, adjusted for covariates using one-tailed p values. RESULTS: Ski areas receiving the EDS used more GSS materials (x¯ = 7.36) than those receiving the BDS (x¯ = 5.17; F = 7.82, p < .01). Managers from more areas receiving the EDS reported communicating about sun protection in employee newsletters/flyers (x¯ = .97, p = .04), in guest e-mail messages (x¯ = .75, p = .02), and on ski area Web sites (x¯ = .38, p = .02) than those receiving the BDS (x¯ = .84, .50, .15, respectively). CONCLUSION: Industry professional associations play an important role in disseminating prevention programs; however, active personal communication may be essential to ensure increased implementation fidelity.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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