MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3135706460 · doi:10.2196/25343

Reactance to Social Authority in Entertainment-Education Media: Protocol for a Web-Based Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3135706460 sur OpenAlexvenueno aff
Alain Vandormael, Maya Adam, Violetta Hachaturyan, Merlin Greuel, Caterina Favaretti, Jennifer Gates, Till Baernighausen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReactanceSocial mediaProtocol (science)Randomized controlled trialEntertainmentWorld Wide WebAdvertisingMultimediaPsychologyMedical educationInternet privacyPublic relationsComputer scienceMedicinePolitical scienceAlternative medicineEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Entertainment-education media can be an effective strategy for influencing health behaviors. To improve entertainment-education effectiveness, we seek to investigate whether the social authority of a person delivering a health message arouses the motivation to reject that message-a phenomenon known as reactance. OBJECTIVE: In this study, using a short animated video, we aim to measure reactance to a sugar reduction message narrated by a child (low social authority), the child's mother (equivalent social authority to the target audience), and a family physician (high social authority). The aims of the study are to determine the effect of the narrator's perceived social authority on reactance to the sugar reduction message, establish the effectiveness of the video in improving behavioral intent to reduce the intake of added sugars, and quantify participants' interest in watching the entertainment-education intervention video. METHODS: This is a parallel group, randomized controlled trial comparing an intervention video narrated by a low, equivalent, or high social authority against a content placebo video and a placebo video. Using a web-based recruitment platform, we plan to enroll 4000 participants aged between 18 and 59 years who speak English and reside in the United Kingdom. The primary end points will include measures of the antecedents to reactance (proneness to reactance and threat level of the message), its components (anger and negative cognition), and attitudinal and behavioral intent toward sugar intake. We will measure behavioral intent using list experiments. Participants randomized to the placebo videos will be given a choice to watch one of the sugar-intervention videos at the end of the study to assess participant engagement with the entertainment-education video. RESULTS: The study was approved by the ethics committee of Heidelberg University on March 18, 2020 (S-088/2020). Participant recruitment and data collection were completed in December 2020. The data analysis was completed in April 2021, and the final results are planned to be published by August 2021. CONCLUSIONS: In this trial, we will use several randomization procedures, list experimentation methods, and new web-based technologies to investigate the effect of perceived social authority on reactance to a message about reducing sugar intake. Our results will inform the design of future entertainment-education videos for public health promotion needs. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Registry DRKS00022340: https://www.drks.de/drks_web/navigate.do?navigationId=trial.HTML&TRIAL_ID=DRKS00022340. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/25343.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,005
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0100,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,014

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 Opus0,311
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetMedia Influence and HealthTravaux en français237 207