Using Social Networking to Understand Social Networks: Analysis of a Mobile Phone Closed User Group Used by a Ghanaian Health Team
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
BACKGROUND: The network structure of an organization influences how well or poorly an organization communicates and manages its resources. In the Millennium Villages Project site in Bonsaaso, Ghana, a mobile phone closed user group has been introduced for use by the Bonsaaso Millennium Villages Project Health Team and other key individuals. No assessment on the benefits or barriers of the use of the closed user group had been carried out. OBJECTIVE: The purpose of this research was to make the case for the use of social network analysis methods to be applied in health systems research--specifically related to mobile health. METHODS: This study used mobile phone voice records of, conducted interviews with, and reviewed call journals kept by a mobile phone closed user group consisting of the Bonsaaso Millennium Villages Project Health Team. Social network analysis methodology complemented by a qualitative component was used. Monthly voice data of the closed user group from Airtel Bharti Ghana were analyzed using UCINET and visual depictions of the network were created using NetDraw. Interviews and call journals kept by informants were analyzed using NVivo. RESULTS: The methodology was successful in helping identify effective organizational structure. Members of the Health Management Team were the more central players in the network, rather than the Community Health Nurses (who might have been expected to be central). CONCLUSIONS: Social network analysis methodology can be used to determine the most productive structure for an organization or team, identify gaps in communication, identify key actors with greatest influence, and more. In conclusion, this methodology can be a useful analytical tool, especially in the context of mobile health, health services, and operational and managerial research.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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