Can Amazon's Mechanical Turk be used to recruit participants for internet intervention trials? A pilot study involving a randomized controlled trial of a brief online intervention for hazardous alcohol use
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether Amazon's Mechanical Turk (MTurk) might be a viable means of recruiting participants for online intervention research. This was accomplished by conducting a randomized controlled trial of a previously validated intervention with participants recruited through MTurk. Participants were recruited to complete an online survey about their alcohol use through the MTurk platform. Those who met eligibility criterion for age and problem drinking were invited to complete a 3-month follow-up. Those who agreed were randomized to receive access to an online brief intervention for drinking or were assigned to a no intervention control group (i.e., thanked and told that they would be re-contacted in 3 months). A total of 423 participants were recruited, of which 85% were followed-up at 3-months. All participants were recruited in 3.2 h. Only 1/3 of participants asked to access the online brief intervention did so. Of the 4 outcome variables (number of drinks in a typical week, highest number on one occasion, number of consequences, AUDIT consumption subscale), one displayed a significant difference between conditions. Participants in the intervention group reported a greater reduction between on the AUDIT consumption subscale between baseline and 3-month follow-up compared to those in the no intervention control group (p = 0.004). Despite the current pilot showing only limited evidence of impact of the intervention among participants recruited through MTurk, there is potential for conducting trials employing this population (particularly if methods are employed to make sure that participants receive the intervention). This potential is important as it could allow for the rapid conduct of multiple trials during the development stages of online interventions.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle