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Enregistrement W2098547020 · doi:10.1177/1524839905278889

Developing Internet-Based eHealth Promotion Programs: The Spiral Technology Action Research (STAR) Model

2006· article· en· W2098547020 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion Practice · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaUniversity Health NetworkOntario Tobacco Research UnitUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-cléseHealthHealth promotionThe InternetPromotion (chess)Public relationsAction planInformation and Communications TechnologyAction researchHealth educationKnowledge managementBusinessMedicineComputer scienceHealth careWorld Wide WebSociologyPolitical sciencePublic healthNursingManagementPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health education and health promotion have a tradition of using information and communication technology (ICT). In recent years, the rapid growth of the Internet has created innovative opportunities for Web-based health education and behavior change applications-termed eHealth promotion. However, many eHealth promotion applications are developed without an explicit model to guide the design, evaluation, and ongoing improvement of the program. The spiral technology action research (STAR) model was developed to address this need. The model comprises five cycles (listen, plan, do, study, act) that weave together technological development, community involvement, and continuous improvement. The model is illustrated by a case study describing the development of the Smoking Zine (www.SmokingZine.org), a youth smoking prevention and cessation Web site.

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.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0060,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,343
Tête enseignante GPT0,566
Écart entre enseignants0,224 · 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