Socioeconomic Status and Racial or Ethnic Differences in Participation: Web-Based Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based survey data collection has been widely used because of its advantages, although attaining and retaining participants can be challenging. There are several factors associated with successful Web-based survey participation; yet little is known regarding racial or ethnic and socioeconomic differences in the progress of a Web-based survey. OBJECTIVE: This study aimed to examine racial or ethnic and socioeconomic status (SES) differences in participation in a Web-based survey. METHODS: We conducted a secondary data analysis of a study dataset containing information on parents of preschool children. We used 2 phases of Web-based surveys: (1) screening questions including race or ethnicity information and (2) full survey with a consent form. Once potential participants submitted the screening questions, including their racial or ethnic information, the team sent the full survey link to potential participants who met study eligibility criteria. We calculated the proportion of racial or ethnic groups in each of the following areas: consent, partial survey completion, and total survey completion. RESULTS: A total of 487 participants (236 non-Hispanic white, 44 Hispanic, 137 black, and 70 Asian) completed initial screening questions, and a total of 458 participants met study eligibility criteria. Compared with black participants, non-Hispanic white and Asian participants were more likely to consent to participate in the study (odds ratio [OR] 1.73, 95% CI 1.08-2.78, P=.02; OR 2.07, 95% CI 1.04-4.13, P=.04, respectively). There was no racial or ethnic difference with respect to the completion of demographic questions or completion of a partial survey. Finally, compared with black participants, non-Hispanic white participants were more likely to complete the entire survey (OR 3.36, 95% CI 1.51-7.06, P<.001). With respect to SES, less educated non-Hispanic white participants were less likely to complete the survey compared with their counterparts with more education (OR 0.15, 95% CI 0.50-1.48, P<.001). CONCLUSIONS: We found a significant difference among racial or ethnic groups as well as different education levels in Web-based survey participation. Survey researchers need to consider the SES and racial or ethnic differences in Web-based survey participation and develop strategies to address this bias in participation and completion in their research.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».