Acceptability of smartphone applications for global positioning system (GPS) and ecological momentary assessment (EMA) research among sexual minority men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging research is using global positioning system (GPS) and ecological momentary assessment (EMA) methods among sexual minority men (SMM), a population that experiences multiple health disparities. However, we are not aware of any research that has combined these approaches among SMM, highlighting the need for acceptability and feasibility research. The purpose of this study was to examine the acceptability of implementing GPS and EMA research protocols using smartphone applications among SMM as well as related socio-demographic correlates. METHODS: Data come from a sample of SMM on a popular geosocial-networking app in Paris, France (n = 580). We assessed the acceptability of implementing GPS and EMA research protocols on smartphone apps as well as socio-demographic characteristics (i.e., age, sexual orientation, country of origin, employment status, and relationship status). We examined the anticipated acceptability of GPS and EMA data collection methods as well as socio-demographic correlates of acceptability of GPS and EMA methods. RESULTS: We found that over half (54.1%) of the sample was willing to download a smartphone app for GPS-based research and we found that almost 60% of the participants were willing to download a smartphone app for EMA-based research. In total, 44.0% reported that they were willing to download both GPS and EMA apps. In addition, we found that older participants were less willing to download a smartphone app for EMA research than younger participants aged 18-24 (40-49 years: aPR = 0.40; 95% CI = 0.20, 0.78) and students were more willing to download smartphone apps for both GPS and EMA research (aPR = 1.41; 95% CI = 1.02, 1.95). CONCLUSION: Results from this study suggest that using smartphone apps to implement GPS and EMA methods among some SMM are acceptable. However, care should be taken as segments of SMM are less likely to be willing to engage in this type of research.
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 | 0,030 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».