Evaluating Marketing Strategies in Organ Donation and Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
Patients suffering from end-stage diseases wait in expectation of life-saving organs that could improve their quality of life. However, there is widening gap between organ supply an demand. The intention of this study is to explore and evaluate marketing strategies in organ donation and transplantation. In an attempt to achieve the purpose of this study, a qualitative approach was employed. Phenomenology was used as the study’s research design. The study used social marketing and the theory of social constructivism as the theoretical frameworks and data was collected through in-depths interviews. Qualitative data was analysed through thematic content analysis. Purposive sampling was used to select 30 organ donation coordinators. The study established that public education is the main vehicle through which organ donation and transplantation are promoted. Educational talks, distribution of information, media, social media, expos, awareness events, and corporate and educational talks are amongst the strategies used to promote organ donation. The study recommends that the Department of Education include the issue organ donation in school curricula, and that religious organisations, regular worksite campaigns, regular television advertisements should be used as vehicles through which to promote organ donation and transplantation. Furthermore, it is recommended that additional public awareness campaigns be held in black communities. It is respectfully recommended that the Organ Donor Foundation consider opening satellite offices in all nine South African provinces.
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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 | 0,018 | 0,031 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».