Cancer prevention campaigns and Internet access: promoting health or disease?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Internet has become the most popular source of reference on health-related issues. However, little has been invested in studies that use it as a tool to evaluate health-related cultural events as cancer prevention campaigns. AIMS: To correlate audience patterns on the web pages of a Brazilian Ministry of Health (MOH) cancer institute (http://www.inca.gov.br) with government campaigns in this area. METHODS: 24 consecutive months of observational study of a cancer site sponsored by the MOH, using a commercial software package to analyse electronic records (log files) of all visitors' movements. Variables observed included number of visits, time spent on each visit and the monthly return rate at six selected pages (three relating to cancer as a disease and three to prevention measures). RESULTS: The audience was observed to grow gradually over the 2 years, with peaks in the periods around the campaigns. The topics of most interest were concentrated in pages on cancer diagnostic and treatment technology. Pages on preventive measures were less visited during the campaigns, and their audience varied little over the 24 months. CONCLUSION: A historical analysis of log files for reference sites revealed interesting patterns that may be helpful for planning and evaluating institutional campaigns. PRACTICAL IMPLICATIONS: in view of the results of this study, the website was improved to offer better information on preferred topics and to include more links with prevention-related pages. Log file assessment after health campaigns could provide useful input to planning.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».