Comparison of sampling methods for hard-to-reach francophone populations: yield and adequacy of advertisement and respondent-driven sampling.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Francophones who live outside the primarily French-speaking province of Quebec, Canada, risk being excluded from research by lack of a sampling frame. We examined the adequacy of random sampling, advertising, and respondent-driven sampling for recruitment of francophones for survey research. METHODS: We recruited francophones residing in the city of Calgary, Alberta, through advertising and respondentdriven sampling. These 2 samples were then compared with a random subsample of Calgary francophones derived from the 2006 Canadian Community Health Survey (CCHS). We assessed the effectiveness of advertising and respondent-driven sampling in relation to the CCHS sample by comparing demographic characteristics and selected items from the CCHS (specifically self-reported general health status, perceived weight, and having a family doctor). RESULTS: We recruited 120 francophones through advertising and 145 through respondent-driven sampling; the random sample from the CCHS consisted of 259 records. The samples derived from advertising and respondentdriven sampling differed from the CCHS in terms of age (mean ages 41.0, 37.6, and 42.5 years, respectively), sex (proportion of males 26.1%, 40.6%, and 56.6%, respectively), education (college or higher 86.7% , 77.9% , and 59.1%, respectively), place of birth (immigrants accounting for 45.8%, 55.2%, and 3.7%, respectively), and not having a regular medical doctor (16.7%, 34.5%, and 16.6%, respectively). Differences were not tested statistically because of limitations on the analysis of CCHS data imposed by Statistics Canada. INTERPRETATION: The samples generated exclusively through advertising and respondent-driven sampling were not representative of the gold standard sample from the CCHS. Use of such biased samples for research studies could generate misleading results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,023 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».