Four Dissemination Pathways for a Social Media–Based Breastfeeding Campaign: Evaluation of the Impact on Key Performance Indicators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media utilization is on the rise globally, and the potential of social media for health behavior campaigns is widely recognized. However, as the landscape of social media evolves, so do techniques used to optimize campaign dissemination. OBJECTIVE: The primary aim of this study was to evaluate the impact of 4 material dissemination paths for a breastfeeding social media marketing campaign in Ghana on exposure and engagement with campaign material. METHODS: Campaign materials (n=60) were posted to a Facebook and Twitter campaign page over 12 weeks (ie, baseline). The top 40 performing materials were randomized to 1 of 4 redissemination arms (control simply posted on each platform, key influencers, random influencers, and paid advertisements). Key performance indicator data (ie, exposure and engagement) were extracted from both Facebook and Twitter 2 days after the material was posted. A difference-in-difference model was used to examine the impact of the dissemination paths on performance. RESULTS: <.001), and performance of materials shared by either type of influencer did not differ significantly from the control arm. No differences in Twitter performance were detected across arms. CONCLUSIONS: Paid advertisements are an effective mechanism to increase exposure and engagement of campaign posts on Facebook, which was achieved at a low cost.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle