Facebook Ads Manager as a Recruitment Tool for a Health and Safety Survey of Farm Mothers: Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media platforms have experienced unprecedented levels of growth and usage over the past decade, with Facebook hosting 2.7 billion active users worldwide, including over 200 million users in the United States. Facebook users have been underutilized and understudied by the academic community as a resource for participant recruitment. OBJECTIVE: We performed a pilot study to explore the efficacy and cost-effectiveness of Facebook advertisements for the recruitment of an online agricultural health and safety survey. METHODS: We undertook a 1-week advertising campaign utilizing the integrated, targeted advertising platform of Facebook Ads Manager with a target-spending limit of US $294. We created and posted three advertisements depicting varying levels of agricultural safety adoption leading to a brief survey on farm demographics and safety attitudes. We targeted our advertisements toward farm mothers aged 21-50 years in the United States and determined cost-effectiveness and potential biases. No participant incentive was offered. RESULTS: We reached 40,024 users and gathered 318 advertisement clicks. Twenty-nine participants consented to the survey with 24 completions. Including personnel costs, the cost per completed survey was US $17.42. Compared to the distribution of female producers in the United States, our advertisements were unexpectedly overrepresented in the eastern United States and were underrepresented in the western United States. CONCLUSIONS: Facebook Ads Manager represents a potentially cost-effective and timely method to recruit participants for online health and safety research when targeting a specific population. However, social media recruitment mirrors traditional recruitment methods in its limitations, exhibiting geographic, response, and self-selection biases that need to be addressed.
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 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 | 0,020 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».