A Drive Through Web 2.0
Notice bibliographique
Résumé
This study explored Facebook™ to capture the prevalence of driving safety promotion user groups, obtain user demographic information, to understand if Facebook™ user groups influence reported driving behaviors, and to gather a sense of perceived effectiveness of Facebook™ for driving safety promotion targeted to young adults. In total, 96 driving safety Facebook™ groups (DSFGs) were identified with a total of 33,368 members, 168 administrators, 156 officers, 1,598 wall posts representing 12 countries. A total of 85 individuals participated in the survey. Demographic findings of this study suggest that driving safety promotion can be targeted to young and older adults. Respondents' ages ranged from 18 to 66 years. A total of 62% of respondents aged ≤ 24 years and 57.8% of respondents aged ≥ 25 years reported changing their driving-related behaviors as a result of reading information on the DSFGs to which they belonged. A higher proportion of respondents ≥ 25 years were significantly more likely to report Facebook™ and YouTube™ as an effective technology for driving safety promotion. This preliminary study indicates that DSFGs may be effective tools for driving safety promotion among young adults. More research is needed to understand the cognition of Facebook™ users as it relates to adopting safe driving behavior. The findings from this study present descriptive data to guide public health practitioners for future health promotion activities on Facebook™.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,099 | 0,071 |
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 ».