Using Social Media as a Survey Recruitment Strategy for Post-Secondary Students During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic rapidly forced Canadian post-secondary students into remote learning methods, with potential implications on their academic success and health. In recent years, the use of social media to promote research participation and as a strategy for communicating health messages has become increasingly popular. To better understand how the pandemic has impacted this population, we used social media platforms to recruit students to participate in a national bilingual COVID-19 Health Literacy Survey. The purpose of the survey was to assess the health literacy levels and online information-seeking behaviors of post-secondary students in relation to the coronavirus. This paper outlines the social media recruitment strategies used for promoting participation in the survey among Canadian post-secondary students during the pandemic. Facebook, Twitter, and Instagram accounts were created to promote the online survey. The objective of this paper is to examine the use of Instagram, Facebook, and Twitter as survey recruitment strategies tailored to students. Data analytics from these platforms were analyzed using descriptive statistics. We found that the most commonly used platform for survey dissemination was Twitter, with 64800 total impressions recorded over 3 months. The use of social media as a survey recruitment strategy showed promise in the current context of COVID-19 where many students are participating in online learning and for a study population that actively uses these platforms to seek out information.
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 | 0,045 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».