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Enregistrement W4298140060 · doi:10.2196/40436

Online Food Security Discussion Before and During the COVID-19 Pandemic in Native Hawaiian and Pacific Islander Community Groups and Organizations: Content Analysis of Facebook Posts

2022· article· en· W4298140060 sur OpenAlexvenueno aff
Cassandra J. Nguyen, Christian Pham, Alexandra Jackson, Nicole lee Kamakahiolani Ellison

Notice bibliographique

RevueAsian/Pacific Island Nursing Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institutes of Health
Mots-clésSocial mediaPopulationFood securityPandemicPacific islandersFood insecurityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyInternet privacyPolitical scienceAdvertisingBusinessEnvironmental healthDiseaseMedicineComputer scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Native Hawaiian and Pacific Islander (NHPI) population experiences disproportionately higher rates of food insecurity, which is a risk factor for cardiometabolic diseases such as cardiovascular disease, type 2 diabetes, obesity, and hypertension, when compared to white individuals. Novel and effective approaches that address food insecurity are needed for the NHPI population, particularly in areas of the continental United States, which is a popular migration area for many NHPI families. Social media may serve as an opportune setting to reduce food insecurity and thus the risk factors for cardiometabolic diseases among NHPI people; however, it is unclear if and how food insecurity is discussed in online communities targeting NHPI individuals. Objective: The objective of this study was to characterize the quantity, nature, and audience engagement of messages related to food insecurity posted online in community groups and organizations that target NHPI audiences. Methods: Publicly accessible Facebook pages and groups focused on serving NHPI community members living in the states of Washington or Oregon served as the data source. Facebook posts between March and June 2019 (before the COVID-19 pandemic) and from March to June 2020 (during the COVID-19 pandemic) that were related to food security were identified using a set of 36 related keywords. Data on the post and any user engagement (ie, comments, shares, or digital reactions) were extracted for all relevant posts. A content analytical approach was used to identify and quantify the nature of the identified posts and any related comments. The codes resulting from the content analysis were described and compared by year, page type, and engagement. Results: Of the 1314 nonduplicated posts in the 7 relevant Facebook groups and pages, 88 were related to food security (8 in 2019 and 80 in 2020). The nature of posts was broadly classified into literature-based codes, food assistance (the most common), perspectives of food insecurity, community gratitude and support, and macrolevel contexts. Among the 88 posts, 74% (n=65) had some form of engagement, and posts reflecting community gratitude and support or culture had more engagement than others (mean 19.9, 95% CI 11.2-28.5 vs mean 6.1, 95% CI 1.7-10.4; and mean 26.8, 95% CI 12.7-40.9 vs mean 5.3, 95% CI 3.0-7.7, respectively). Conclusions: Food security-related posts in publicly accessible Facebook groups targeting NHPI individuals living in Washington and Oregon largely focused on food assistance, although cultural values of gratitude, maintaining NHPI culture, and supporting children were also reflected. Future work should capitalize on social media as a potential avenue to reach a unique cultural group in the United States experiencing inequitably high rates of food insecurity and risk of cardiometabolic diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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