Using Mechanical Turk to recruit participants for internet intervention research: experience from recruitment for four trials targeting hazardous alcohol consumption
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mechanical Turk (MTurk) is an online portal operated by Amazon where 'requesters' (individuals or businesses) can submit jobs for 'workers.' MTurk is used extensively by academics as a quick and cheap means of collecting questionnaire data, including information on alcohol consumption, from a diverse sample of participants. We tested the feasibility of recruiting for alcohol Internet intervention trials through MTurk. METHODS: Participants, 18 years or older, who drank at least weekly were recruited for four intervention trials (combined sample size, N = 11,107). The same basic recruitment strategy was employed for each trial - invite participants to complete a survey about alcohol consumption (less than 15 min in length, US$1.50 payment), identify eligible participants who drank in a hazardous fashion, invite those eligible to complete a follow-up survey ($10 payment), randomize participants to be sent or not sent information to access an online intervention for hazardous alcohol use. Procedures where put in place to optimize the chances that participants could only complete the baseline survey once. RESULTS: There was a substantially slower rate of recruitment by the fourth trial compared to the earlier trials. Demographic characteristics also varied across trials (age, sex, employment and marital status). Patterns of alcohol consumption, while displaying some differences, did not appear to vary in a linear fashion between trials. CONCLUSIONS: It is possible to recruit large (but not inexhaustible) numbers of people who drink in a hazardous fashion. Issues for online intervention research when employing this sample are discussed.
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 | 0,206 | 0,237 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».