Social Media and Men’s Health: A Content Analysis of <i>Twitter</i> Conversations During the 2013 Movember Campaigns in the United States, Canada, and the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
The Movember Foundation raises awareness and funds for men's health issues such as prostate and testicular cancers in conjunction with a moustache contest. The 2013 Movember campaigns in the United States, Canada, and the United Kingdom shared the same goal of creating conversations about men's health that lead to increased awareness and understanding of the health risks men face. Our objective was to explore Twitter conversations to identify whether the 2013 Movember campaigns sparked global conversations about prostate cancer, testicular cancer, and other men's health issues. We conducted a content analysis of 12,666 tweets posted during the 2013 Movember campaigns in the United States, Canada, and the United Kingdom (4,222 tweets from each country) to investigate whether tweets were health-related or non-health-related and to determine what topics dominated conversations. Few tweets ( n = 84, 0.7% of 12,666 tweets) provided content-rich or actionable health information that would lead to awareness and understanding of men's health risks. While moustache growing and grooming was the most popular topic in U.S. tweets, conversations about community engagement were most common in Canadian and U.K. tweets. Significantly more tweets co-opted the Movember campaign to market products or contests in the United States than Canada and the United Kingdom ( p < .05). Findings from this content analysis of Twitter suggest that the 2013 Movember campaigns in the United States, Canada, and the United Kingdom sparked few conversations about prostate and testicular cancers that could potentially lead to greater awareness and understanding of important men's health issues.
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 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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».