Notice bibliographique
Résumé
The rapid rise and widespread integration of digital technologies (e.g., smartphones, personal computers) into the fabric of our society has birthed a modern means of delivering healthcare, known as digital health. Through leveraging the accessibility and ubiquity of digital technologies, digital health represents an unprecedented level of reach, impact, and scalability for healthcare interventions, known as digital behaviour change interventions (DBCIs). The potential benefits associated with employing DBCIs are of particular interest for populations that are disadvantaged to receiving traditional healthcare, such as rural populations. However, several factors should be considered before implementing a DBCI into a rural environment, notably, digital health literacy. Digital health literacy describes the skills necessary to successful navigate and utilize a digital health solution (e.g., DBCI). Given their limited access to high-speed internet, higher cost associated for similar services, and poorer development of information and communication technologies (ICTs), most rural populations likely report lower digital health literacy – specifically, computer literacy, the ability to utilize and leverage digital technologies to solve problems. Hence, DBCIs should address this ‘digital divide’ between urban and rural populations before implementation. Practical solutions could include evaluating rural communities’ access to ICTs, needs assessments with rural community members, as well as integrating rural community stakeholders into the design of digital literacy education and interventions.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,003 |
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 ».