Developing Reporting Guidelines for Social Media Research (RESOME) by Using a Modified Delphi Method: Protocol for Guideline Development
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Social media platforms, such as Facebook, Twitter, and Instagram, are being increasingly used to deliver public health interventions. Despite the high level of research interest, there is no consensus or guidance on how to report on social media interventions. Reporting guidelines that incorporate elements from behavior change theories and social media engagement frameworks could foster more robust evaluations that capture outcomes that have an impact on behavior change and engagement. OBJECTIVE: The aim of this project is to develop, publish, and promote a list of items for our Reporting Guidelines for Social Media Research (RESOME) checklist. METHODS: RESOME will be developed by using a modified Delphi approach wherein 2 rounds of questionnaires will be sent to experts and stakeholders. The questionnaires will ask them to rate their agreement with a series of statements until a level of consensus is reached. This will be followed by a web-based consensus meeting to finalize the reporting guidelines. After the consensus meeting, the reporting guidelines will be published in the form of a paper outlining the need for the new guidelines and how the guidelines were developed, along with the finalized checklist for reporting. Prior to publication, the guidelines will be piloted to check for understanding and simplify the language used, if necessary. RESULTS: The first draft of RESOME has been developed. Round 1 of the Delphi survey took place between July and December 2021. Round 2 is due to take place in February 2022, and the web-based consensus meeting will be scheduled for the spring of 2022. CONCLUSIONS: Developing RESOME has the potential to contribute to improved reporting, and such guidelines will make it easier to assess the effectiveness of social media interventions. Future work will be needed to evaluate our guidelines' usefulness and practicality. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/31739.
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 | 0,320 | 0,465 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,012 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».