A Public Health Messaging Campaign to Reduce Caloric Intake: Feedback From Expert Stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To obtain expert feedback on a public health messaging campaign to reduce caloric intake in US adults. DESIGN AND SETTING: In 2018, researchers conducted semistructured telephone interviews with US-based experts in obesity prevention, mental health, and health communications. PARTICIPANTS: The research team invited 100 experts to participate using purposive and snowball sampling techniques. Of those invited, 60 completed interviews, among which 37 (62%) were obesity prevention experts, 12 (20%) were mental health experts, and 11 (18%) were health communications experts. MAIN OUTCOME MEASURE: Expert feedback regarding a public health messaging campaign to reduce caloric intake. ANALYSIS: Two researchers reviewed and coded all transcripts. The team identified major themes and summarized findings. RESULTS: Most experts identified barriers to effective calorie reduction including social and environmental factors, lack of actionable strategies, and confusion regarding healthy eating messages. Expert suggestions for effective messaging included addressing eating patterns, emphasizing nutrient density, and dissemination through multiple channels and trusted sources. In general, mental health experts more frequently voiced concerns regarding eating disorders, and communications experts raised issues regarding the dissemination of campaigns. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Professionals should identify and address barriers to delivering a calorie reduction campaign before implementation, using strategies that enhance delivery to ensure an effective campaign.
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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 | 0,044 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».