A practical, cost-effective method for recruiting people into healthy eating behavior programs.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The population impact of programs designed to develop healthy eating behaviors is limited by the number of people who use them. Most public health providers and researchers rely on purchased mass media, which can be expensive, on public service announcements, or clinic-based recruitment, which can have limited reach. Few studies offer assistance for selecting high-outreach and low-cost strategies to promote healthy eating programs. The purpose of this study was 1) to determine whether classified newspaper advertising is an effective and efficient method of recruiting participants into a healthy eating program and 2) to determine whether segmenting messages by transtheoretical stage of change would help engage individuals at all levels of motivation to change their eating behavior. METHODS: For 5 days in 1997, three advertisements corresponding to different stages of change were placed in a Canadian newspaper with a daily circulation of 75,000. RESULTS: There were 282 eligible people who responded to newspaper advertisements, and the cost was Can $1.11 (U.S. $0.72) per recruit. This cost compares favorably with the cost efficiency of mass media, direct mail, and other common promotional methods. Message type was correlated with respondent's stage of change, and this correlation suggested that attempts to send different messages to different audience segments were successful. CONCLUSION: Classified advertisements appear to be a highly cost-efficient method for recruiting a diverse range of participants into healthy eating programs and research about healthy eating.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,027 |
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 ».