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Enregistrement W4206560212 · doi:10.29173/spectrum154

Evaluating a Social Media Campaign for a Parent Educational Video on Bronchiolitis

2022· article· en· W4206560212 sur OpenAlexafffundvenueabout
Hyelin Sung, Hannah L. Brooks, Lisa Hartling, Shannon D. Scott

Notice bibliographique

RevueSpectrum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research Institute
Mots-clésSocial mediaBronchiolitisBaseline (sea)Media campaignInformation DisseminationPsychologyPolitical scienceMedicineAdvertisingMedical educationBusinessComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bronchiolitis, or lower airway swelling, is a common cause of pediatric hospital admissions. Parents have expressed wishes for more information regarding bronchiolitis but had difficulty finding reliable information, suggesting the need for more effective and easily accessible information resources. Knowledge translation (KT) tools like videos provide research-based information and may be conveniently disseminated to large audiences through social media. The purpose of this project was to evaluate the effectiveness of a social media campaign to promote a video on bronchiolitis. A social media campaign was conducted from 14 October to 30 November 2019. User interactions were recorded for the Facebook and Twitter accounts, website, and YouTube of Evidence in Child Health to Enhance Outcomes (ECHO), Alberta Research Centre for Health Evidence (ARCHE), and Translating Emergency Knowledge for Kids (TREKK). Baseline metrics were collected from 1 August to 30 September 2019 and post-campaign metrics were collected from 1 December 2019 to 31 March 2020. Mean monthly changes, standard deviations, and percent changes between periods were generated for the baseline, campaign, and post-campaign periods. Overall, there was a visible increase in user interactions throughout the campaign period. There was an overall downward trend in user interactions following the campaign. These findings suggest that social media may be a useful method of KT tool dissemination when consistently used. The downward trend post-campaign highlights the need for further research to investigate methods to maintain continuous interaction following a campaign.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,163
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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