On successfully avoiding communication inequalities and instilling positive impacts: The experience of the 2012–2016 WIXX campaign in Québec
Notice bibliographique
Résumé
Communication campaigns can contribute to promoting physical activity (PA) among children. However, health inequalities can ensue from this type of public health intervention. Using a pre-test posttest design, we examined the effects of social disadvantage on the large-scale WIXX communication campaign and whether or not social disadvantage moderated WIXX's impact on PA. Parents of youths were identified using random digit dialing procedures and asked permission for their child to participate in a telephone survey. Surveys were conducted each year between 2012 and 2016. Moderating effects of individual-level and area-based indicators of social disadvantage on campaign effectiveness were examined. Self-reported levels of PA and trying new PAs were the outcomes. Exposure was defined as a function of ads recall and brand awareness. Logistic regression analyses controlling for survey periods, screen time, language, school grade, and attitudes toward PA were performed in 2020. Among girls, no significant interaction effects were observed for household income, parental education, and material deprivation. A significant interaction effect was observed for minority group status on PA (OR = 2.4; 95%CIs: 1.2, 4.9) and trying of new activities (OR = 2.5; 95%CIs: 1.2, 5.1). A significant interaction effect between social deprivation and exposure was observed for trying new activities among girls (OR = 1.8; 95%CIs: 1.0, 3.2). Among boys, no significant interaction effects were observed for any indicators. Results suggest no clear evidence of communication inequalities as a result of the WIXX campaign but reveal positive impacts of the campaign among more socially disadvantaged girls.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».