Smartphone Apps for Measuring Human Health and Climate Change Co-Benefits: A Comparison and Quality Rating of Available Apps
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Climate change and the burden of noncommunicable diseases are major global challenges. Opportunities exist to investigate health and climate change co-benefits through a shift from motorized to active transport (walking and cycling) and a shift in dietary patterns away from a globalized diet to reduced consumption of meat and energy dense foods. Given the ubiquitous use and proliferation of smartphone apps, an opportunity exists to use this technology to capture individual travel and dietary behavior and the associated impact on the environment and health. OBJECTIVE: The objective of the study is to identify, describe the features, and rate the quality of existing smartphone apps which capture personal travel and dietary behavior and simultaneously estimate the carbon cost and potential health consequences of these actions. METHODS: The Google Play and Apple App Stores were searched between October 19 and November 6, 2015, and a secondary Google search using the apps filter was conducted between August 8 and September 18, 2016. Eligible apps were required to estimate the carbon cost of personal behaviors with the potential to include features to maximize health outcomes. The quality of included apps was assessed by 2 researchers using the Mobile Application Rating Scale (MARS). RESULTS: Out of 7213 results, 40 apps were identified and rated. Multiple travel-related apps were identified, however no apps solely focused on the carbon impact or health consequences of dietary behavior. None of the rated apps provided sufficient information on the health consequences of travel and dietary behavior. Some apps included features to maximize participant engagement and encourage behavior change towards reduced greenhouse gas emissions. Most apps were rated as acceptable quality as determined by the MARS; 1 was of poor quality and 10 apps were of good quality. Interrater reliability of the 2 evaluators was excellent (ICC=0.94, 95% CI 0.87-0.97). CONCLUSIONS: Existing apps capturing travel and dietary behavior and the associated health and environmental impact are of mixed quality. Most apps do not include all desirable features or provide sufficient health information. Further research is needed to determine the potential of smartphone apps to evoke behavior change resulting in climate change and health co-benefits.
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 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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».