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Enregistrement W2903443234 · doi:10.1186/s12889-018-6218-7

The short-term effects of a mass reach physical activity campaign: an evaluation using hierarchy of effects model and intention profiles

2018· article· en· W2903443234 sur OpenAlexafffund
Tanya R. Berry, Ryan E. Rhodes, Elaine Ori, Kimberley McFadden, Guy Faulkner, Amy E. Latimer‐Cheung, Norm O’Reilly, John C. Spence, Mark S. Tremblay, Leigh M. Vanderloo

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of VictoriaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaUniversity of VictoriaUniversity of Guelph
Mots-clésMass mediaBiostatisticsMedicineRecallPopulationPhysical activityAdvertisingPublic healthPsychologyEnvironmental healthPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mass reach physical activity campaigns are designed to deliver physical-activity related messages to a large population across different media including print, television, radio, and websites. Few evaluations have examined the short-term effects of a mass reach campaign on participants who were engaged with the campaign. The current research examined the short-term effects of the ParticipACTION 150 Play List, a mass reach physical activity campaign, on participants who registered with the campaign website. METHODS: Participants (N = 7801) completed a registration questionnaire measuring demographic information, awareness and recall of physical activity and sport advertising, and self-reported number of activities tried or planned to try from the 150 Play List. A follow-up survey was completed by 1298 participants from the original sample. Additional questions assessed experience with the 150 Play List and attitudes towards campaign advertisements. RESULTS: Approximately 14.5% of participants cited the ParticipACTION 150 Play List and 23.6% mentioned a 'getting active' message when recalling advertisements. Those who named the 150 Play List or getting active reported more activities tried and more activities planned than those who did not. They were also more likely to say they had tried a new activity and planned ongoing participation. It was also found that participants with a disability were more likely to have tried a new activity compared to those not in a minority group. Other correlates of trying new activities at follow-up were younger age, more positive reported experience with the 150 Play List, and more favourable attitudes towards campaign advertisements. Those who did not intend continued participation, or who were unsure at baseline and then decided against continued participation at follow-up, reported they were less sedentary or encouraging others to be active. CONCLUSIONS: This research addresses the gap in evidence regarding the efficacy of mass reach physical activity campaigns by informing whether a year-long campaign like the 150 Play List can be effective in influencing the behavior of those engaged with the campaign. The results reinforce the idea that 'top of mind' awareness should be measured. Investigating intention profiles can help inform campaign impacts and continuation intentions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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