Exploring the Role of In-Person Components for Online Health Behavior Change Interventions: Can a Digital Person-to-Person Component Suffice?
Notice bibliographique
Résumé
The growth of the digital environment provides tremendous opportunities to revolutionize health behavior change efforts. This paper explores the use of Web-based, mobile, and social media health behavior change interventions and determines whether there is a need for a face-to-face or an in-person component. It is further argued that that although in-person components can be beneficial for online interventions, a digital person-to-person component can foster similar results while dealing with challenges faced by traditional intervention approaches. Using a digital person-to-person component is rooted in social and behavioral theories such as the theory of reasoned action, and the social cognitive theory, and further justified by the human support constructs of the model of supportive accountability. Overall, face-to-face and online behavior change interventions have their respective advantages and disadvantages and functions, yet both serve important roles. It appears that it is in fact human support that is the most important component in the effectiveness and adherence of both face-to-face and online behavior change interventions, and thoughtfully introducing a digital person-to-person component, to replace face-to-face interactions, can provide the needed human support while diminishing the barriers of in-person meetings. The digital person-to-person component must create accountability, generate opportunities for tailored feedback, and create social support to successfully create health behavior change. As the popularity of the online world grows, and the interest in using the digital environment for health behavior change interventions continues to be embraced, further research into not only the use of online interventions, but the use of a digital person-to-person component, must be explored.
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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 | 0,036 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».