A modified Delphi study to enhance and gain international consensus on the Physical Activity Messaging Framework (PAMF) and Checklist (PAMC)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physical activity messaging is an important step in the pathway towards improving population physical activity levels, but best practice is not yet understood. A gap in the literature exists for a physical activity messaging framework to help guide creation and evaluation of messages. This study aimed to further develop and improve, and gain international expert consensus on, a standardised Physical Activity Messaging Framework and Checklist. METHODS: A modified Delphi study consisting of three online survey rounds was conducted. Each survey gathered feedback from an international expert panel using quantitative and qualitative methods. The framework and checklist were amended between each round based on survey results until consensus (defined a priori as 80% agreement) was reached. RESULTS: The final expert panel (n = 40, 55% female) came from nine countries and comprised academics (55%), healthcare and other professionals (22.5%) and government officials or policymakers (22.5%). Consensus was reached in survey 3 with 85 and 87.5% agreement on the framework and checklist, respectively. CONCLUSION: This study presents an expert- and evidence-informed framework and checklist for physical activity messaging. If used consistently, the Physical Activity Messaging Framework and Checklist may improve practice by encouraging evidence-based and target audience-focused messages, as well as enhance the research base on physical activity messaging by harmonising key terminologies and improving quality of reporting. Key next steps include further refining the Physical Activity Messaging Framework and Checklist based on their use in real-world settings.
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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 | 0,110 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».