How one small text change in a study document can impact recruitment rates and follow-up completions
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: The validity and reliability of longitudinal research is highly dependent on the recruitment and retention of representative samples. Various strategies have been developed and tested for improving recruitment and follow-up rates into health-behavioural research, but few have examined the role of linguistic choices and study document readability on participation rates. This study examined the impact of one small text change, assigning an inappropriate or grade-8 reading level password for intervention access, on participation rates and attrition in an online alcohol intervention trial. METHODS: Participants were recruited into an online alcohol intervention study using Amazon's Mechanical Turk via a multi-step recruitment process which required participants to log into a study portal using a pre-assigned password. Passwords were qualitatively coded as grade-8 and/or inappropriate for use within a professional setting. Separate logistic regressions examined which demographic, clinical characteristics, and password categorizations were most strongly associated with recruitment rates and follow-up completions. RESULTS: = 0.005). CONCLUSIONS: Altogether, these findings suggest that some linguistic choices may play an important role in recruitment, while others, such as readability, may have longer-term effects on follow-up rates and attrition. Possible explanations for the findings, as well as, sample selection biases during recruitment and follow-up are discussed. Limitations of the study are stated and recommendations for researchers are provided. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT02977026. Registered 27 Nov 2016.
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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découle