Is Twitter social support related to likelihood of using Twitter for behavior change strategies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Twitter is a popular internet-based social media designed for interpersonal communication via micro-blogging, representing an online virtual community. In previous work we found that perceptions about using Twitter-delivered Cognitive behavioural strategies (CBS) were related to readiness to use Twitter for health behaviour change (Locke and Brawley, 2014). Our question is whether Twitter provides social support (SS) to its users and if this is associated with indicants of likelihood of its use for change. Cutrona and Russell (1990) suggest that different types of SS (i.e., social provisions; SPs) are perceived and needed in different situations. Understanding the SPs people perceive as available through Twitter might provide evidence for its tailored utilization for use of CBS. Purpose: To examine whether the SPs subscales of Guidance and Reliable Alliance are related to perceptions of using Twitter-based cognitive behavioural strategies (CBS) for diet and exercise change. These two subscales conceptually relate to use of CBS and are based on Cutrona and Russell’s idea that specific SPs may be particularly useful in specific contexts. Method: 88 adults ( M age = 26, 65% Female), recruited via social media and internet bulletin boards, completed: demographic information, the social provisions scale, and perceptions about using Twitter-delivered CBS (i.e., goal-setting, monitoring, feedback) for diet and exercise change. Results: Each of Guidance, Reliable Alliance, and a third subscale, Attachment, were correlated with CBS perceptions ( ps <.05). Subsequent multiple regression analyses predicted relationships between these 3 subscales and likelihood of using Twitter-delivered CBS ( R 2 range .06-.11, p <05). A similar pattern was evident for diet change. Conclusion: Specific SPs were related to the likelihood of using Twitter-delivered CBS for behaviour change. It appears that Twitter provides some sort of SS to its users and its association with the likelihood of change may offer an advantage for those perceiving greater support. Acknowledgments: Canada Research Chair Training Funds
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».