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Enregistrement W3010319928 · doi:10.1177/1524839920910695

Increasing Awareness of a Provincial Mental Health Resource for Boys and Young Men 12 to 17 Years: Reflections From Foundry’s Province-Wide Campaign

2020· article· en· W3010319928 sur OpenAlexaffabout
Marco Zenone, Paul W. Irving, Michelle Cianfrone, Leah Lockhart, Stefanie Costales, Kathryn Cruz, Jamie Ignacio

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion Practice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Welfare and Adoption
Établissements canadiensProvidence Health CareBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaMental healthAgency (philosophy)Promotion (chess)AnalyticsLeverage (statistics)Health promotionPsychologyPublic healthSociologyPolitical scienceMedicinePoliticsComputer scienceNursingSocial sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foundry empowers youth and young adults aged 12 to 24 years to lead healthy lives through a province-wide network of centers and online resources in British Columbia, Canada. However, initial evaluation data gathered from Foundry centers have shown that boys and young men are half as likely to access Foundry compared to girls and young women. To address this need, we set out to understand why boys and young men aged 12 to 17 years aren't accessing mental health supports and to develop a promotional campaign to connect them with the resources available through Foundry. A campaign concept called "Everything Is Fine" was chosen; the campaign depicts boys and young men trying to appear as if they are OK, even though their facial expressions clearly show they are holding back stress. The campaign concept was chosen through an iterative process of research and testing. Promotion materials were created for social media (Instagram, Snapchat) and school posters, which were distributed across British Columbia, Canada . Evaluation was conducted through social media analytics and google analytics. Pre- and postsurveys were also distributed to two school districts to assess recognition of Foundry. Approximately 160,000+ persons viewed the media on Instagram, while 170,000+ viewed on Snapchat. There was a 70% increase in website traffic compared with the 3 months prior (18,881 vs. 11,126). In the surveyed school districts, Foundry awareness increased by 10% and 15%. The lessons learned from our campaign were to prioritize research and to leverage media agency experience for large campaigns.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0230,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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