MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2397834511 · doi:10.2105/ajph.2016.303198

Population Survey Features and Response Rates: A Randomized Experiment

2016· article· en· W2397834511 sur OpenAlexafffundabout
Yimeng Guo, Jacek A. Kopec, Jolanda Cibere, Linda Li, Charles H. Goldsmith

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaResearch Canada
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésSampling frameIncentiveConfidence intervalMedicineNon-response biasOdds ratioDemographyPopulationLotteryOddsSurvey methodologyEnvironmental healthStatisticsLogistic regressionInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To study the effects of several survey features on response rates in a general population health survey. METHODS: In 2012 and 2013, 8000 households in British Columbia, Canada, were randomly allocated to 1 of 7 survey variants, each containing a different combination of survey features. Features compared included administration modes (paper vs online), prepaid incentive ($2 coin vs none), lottery incentive (instant vs end-of-study), questionnaire length (10 minutes vs 30 minutes), and sampling frame (InfoCanada vs Canada Post). RESULTS: The overall response rate across the 7 groups was 27.9% (range = 17.1-43.4). All survey features except the sampling frame were associated with statistically significant differences in response rates. The survey mode elicited the largest effect on the odds of response (odds ratio [OR] = 2.04; 95% confidence interval [CI] = 1.61, 2.59), whereas the sampling frame showed the least effect (OR = 1.14; 95% CI = 0.98, 1.34). The highest response was achieved by mailing a short paper survey with a prepaid incentive. CONCLUSIONS: In a mailed general population health survey in Canada, a 40% to 50% response rate can be expected. Questionnaire administration mode, survey length, and type of incentive affect response rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,094
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,109
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0940,109
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations192
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Public HealthMême sujetSurvey Methodology and NonresponseTravaux en français237 207