Young People’s Trust in Cocreated Web-Based Resources to Promote Mental Health Literacy: Focus Group Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a pressing need to create resources to promote mental health literacy among young people. Digital media is one of the methods that can be used to successfully promote mental health literacy. Although digital mental health resources are generally favorably perceived by young people, one of the essential factors in whether they choose to use these interventions is trust. OBJECTIVE: The objective of this study was to explore young people's trust-related concerns about and recommendations for the cocreated mental health website "What's Up With Everyone" by using TrustScapes. Our aim was to use the findings to improve the trustworthiness of the website and to inform future creators of web-based mental health resources. METHODS: In total, 30 young people (mean age 19, SD 1.509; range 17-21 years) participated in TrustScapes focus groups. Thematic analysis was carried out to analyze both the TrustScapes worksheets and audio transcripts. RESULTS: Qualitative analysis revealed that the mental health website contains elements perceived to be both trustworthy and untrustworthy by young people. The relatable and high-quality design, which was achieved by cocreating the website with a team of design professionals and young people, was considered to increase trust. Creators' credibility also positively affected trust, but the logos and other information about the creators were recommended to be more salient for users. Suggestions were made to update the privacy policy and cookie settings and include communication functions on the platform to improve the trustworthiness of the website. CONCLUSIONS: Factors perceived to be trustworthy included the website's relatable, high-quality design and creators' credibility, whereas those perceived to be untrustworthy included the privacy policy and cookie settings. The findings highlighted the significance of collaborating with end users and industrial partners and the importance of making the trust-enabling factors salient for users. We hope that these findings will inform future creators of web-based mental health resources to make these resources as trustworthy and effective as possible.
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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».