Digital Presence of a Research Center as a Research Dissemination Platform: Reach and Resources
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Web-based platforms can be powerful tools for research dissemination. By leveraging the advantages of mass media and interpersonal channels of communication, Web-based dissemination platforms may improve awareness about, and subsequent adoption of, evidence-based practices (EBPs). Digital dissemination strategies can augment traditional dissemination models, improving stakeholder access to digestible and actionable information and promoting translation of EBPs. OBJECTIVE: This study aimed to describe the reach and content of the Web presence of a National Institute on Drug Abuse Center of Excellence and how it is used to disseminate research related to digital behavioral health approaches. METHODS: The Center for Technology and Behavioral Health (CTBH) has a website and regularly updated Facebook and Twitter accounts. The website features include summaries of digital behavioral health approaches and related empirical literature, a blog feed focused on the state of the science and technology concerning digital health care approaches, and a newsletter about Center activities. We extracted website usage metrics from Google Analytics and follower counts from social media accounts for the period from March 1, 2013, to July 17, 2018. RESULTS: Since the implementation of analytic tracking, 70,331 users have initiated 96,995 sessions on the CTBH website. The website includes summaries of 86 digital therapeutic programs, encompassing 447 empirical articles. There are 1160 posts in the CTBH blog feed, including 180 summaries of scholarly articles. The Twitter and Facebook accounts have 577 and 1500 followers, respectively. The newsletter has reached a growing subscriber network and has a high open rate relative to industry standards. CONCLUSIONS: The CTBH Web presence serves as a model for how to leverage accessible and easily updatable digital platforms as research dissemination channels. Digital dissemination tools can augment traditional dissemination strategies to promote awareness about evidence-based digital therapeutic approaches for behavioral health and health care more broadly.
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 | 0,033 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».