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Enregistrement W2726096271 · doi:10.3138/cjpe.24.007

An Illustration of a Methodology to Maximize Mail Survey Response Rates in a Provincial School-Based Physical Activity Needs Assessment

2009· article· en· W2726096271 sur OpenAlexaffvenueabout
John J. M. Dwyer, Kenneth R. Allison, Daria C. Lysy, Karen N. LeMoine, Edward M. Adlaf, Guy Faulkner, Jack M. Goodman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Program Evaluation · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)PsychologyKey (lock)MarketingMedical educationApplied psychologyBusinessComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Two mail surveys were conducted as a province-wide needs assessment to examine the opportunities for, barriers to, and participation in physical activity in Ontario elementary and secondary schools. Dillman’s Tailored Design Method (TDM) was used to maximize the quality of responses and the response rate. Both surveys entailed five mailings to key informants from randomly selected schools. The response rate among the 599 elementary and 600 secondary schools was 85% and 79%, respectively. This article discusses how the TDM strategies (i.e., strategies to establish trust, increase perceived rewards, and decrease perceived costs among key informants) were used to yield high response rates, examines the response rates after each mailing, and shares some lessons learned, which will be useful to researchers who are considering using the TDM in surveys designed to develop and evaluate programs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,302
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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