An Evaluation of 5-Year Web Analytics for HeadsUpGuys: A Men’s Depression E-Mental Health Resource
Notice bibliographique
Résumé
The present study reports an evaluation of web analytics, over a 5-year period, for HeadsUpGuys.org , an eHealth resource for men with depression. Google Analytics, Search Console, and Tag Manager were used to monitor user activity over the course of the website’s first 5 years (June 15, 2015–June 15, 2020). Through this period, HeadsUpGuys had a total of 1,665,356 unique users, amounting to 1,948,481 sessions and 3,328,258 page views. Organic traffic accounted for the highest proportion (53.44%; n = 1,041,277) of website sessions. Four of the top 10 Google search queries that brought users to the website related to suicidality. Three countries (United States, United Kingdom, Canada) accounted for almost three-quarters (71.10%; n = 1,385,485) of the site’s traffic. Nearly three-quarters (73.35%; n = 1,429,285) of sessions occurred on a mobile device. The goal conversion rate for the Self Check was 60.27%. The average time on page was 2 min 53 s, with a bounce rate of 65.92%, and an exit rate of 57.20%. The goal conversion rate for the Stress Test was 52.89%. The average time on page was 4 min 8 s, with a bounce rate of 72.40% and an exit rate of 48.88%. The conversion rate for the final goal was 11.53%, indicating that approximately one in 10 visitors to the site had a session of at least 3 min. The findings illustrate the potential of eHealth resources to support men’s mental health and provide a real-world benchmark to help advance the men’s eHealth field.
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 | 0,013 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».