The Relationship between the Use of Social Networks and the Health Literacy of Ilam Public Library Users in 2018
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Due to the impact of health literacy on how people decide about their health, such literacy is considered as one of the important issues in improving community health. The purpose of this study was to determine the relationship between the use of social networks and the health literacy of Ilam public library users. Materials and Methods: The present study is a practical research conducted based on descriptive-survey method in 2018. Sample size was selected by stratified random sampling. Besides, a three-part questionnaire was applied for data collection. Moreover, SPSS software was used for data analysis: Aanalysis of the mean, standard deviation and correlation coefficient. Results: According to the average scores, public library users have had good results in health literacy components, with the aim of understanding, assessment, reading, decision making, and access to health information. Also, there was a significant relationship between the use of social networks and userschr('39') health literacy; in other words, if there was an increase in the use of social networks, health literacy level would increase. Conclusion: Since social networks have been instrumental in enhancing the health literacy of public library users as a source of health and sanitary information, appropriate social networking can be provided to share experiences and increase the level of userschr('39') health literacy by taking into account the security of userschr('39') information and the accuracy of the given information, thereby providing new opportunities and conditions for users, doctors, patients, and planners of this domain.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».