Utilizing community InfoSpots for health education: perspectives and experiences in Migoli and Izazi, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Limited access to health education can be a barrier for reaching the Sustainable Development Goals, especially in rural communities in sub-Saharan Africa. We addressed this gap by installing community information spots (InfoSpots) with access to the internet and a locally stored digital health education platform (the platform) in Migoli and Izazi, Tanzania. The objective of this case study was to explore the perspectives and experiences of InfoSpot users and non-users in these communities. We conducted 35 semi-structured interviews with participants living, working or studying in Migoli or Izazi in February 2020 and subsequently analysed the data using content analysis. The 25 InfoSpot users reported variations in use patterns. Users with more education utilized the platform for their own health education and that of others, in addition to internet surfing. High school students also used the platform for practicing English, in addition to health education. Most InfoSpot users found the platform easy to use; however, those with less education received guidance from other users. Non-users reported that they would have used the InfoSpot with the platform if they had been aware of its existence. All participants reported a positive view of the digital health messages, especially animations as a health knowledge transfer tool. In conclusion, different and unintended use of the platform shows that the communities are creative in ways of utilizing the InfoSpots and gaining knowledge. The platform could have been used by more people if it had been promoted better in the communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».