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Enregistrement W3135074739 · doi:10.3390/nursrep11010014

Technology-Enhanced Health Promotion for College Students: A Seed Development Project

2021· article· en· W3135074739 sur OpenAlexaff
Carol A. Fackler, Nancy Baugh, Ann A. Lovegren, Carol Nemeroff, Janet Whatley Blum

Notice bibliographique

RevueNursing Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth promotionIntervention (counseling)Promotion (chess)PsychologyPsychological interventionFeelingTracking (education)GerontologyPopulationMedical educationMedicinePublic healthPedagogyEnvironmental healthNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity is an issue for young adults in the U.S. This population is particularly vulnerable to weight gain as they move from adolescence to young adulthood, especially as they transition from high school to college. Adopting a health promotion approach, a university-based cluster of researchers, community advocates, and a technology partner embarked on a two-year seed development project that focused on development, implementation, and evaluation of a web-based healthy lifestyle intervention for college students. Using a mixed-method design, two convenience samples of residential university students were recruited to participate in a 4-week intervention called Eat, Move, Live, in which they interacted with a newly-created comprehensive website about management of a healthy lifestyle. Participants' post-intervention readiness for change increased by 15% (eating and life balance behaviors) to 23% (moving behaviors). Participants reported increased awareness of eating behaviors, and feelings of engagement in tracking their fruit and vegetable consumption. Findings suggest that technology may be utilized to enhance the effectiveness and efficiency of achieving students' individual goals related to healthy living. These preliminary findings have implications for increasing the development and implementation of technological approaches to health promotion for young adult students.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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