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Enregistrement W4386752608 · doi:10.1080/0960085x.2023.2252390

Realising the potential of digital health communities: a study of the role of social factors in community engagement

2023· article· en· W4386752608 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Information Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContinuanceDigital healthPsychologyPublic relationsCommunity engagementSocial psychologySocial engagementSociologyApplied psychologySocial scienceHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health and fitness communities in the digital age are of strategic importance to global health and wellbeing. Despite this, information systems (IS) research on digital health and fitness communities has not kept pace with societal needs. Using partial least squares analysis, this study examines a number of social factors to predict members’ continuance intention (CI) in digital health and fitness communities. The findings confirm that the social presence (SP) of the community, as perceived by a member, influences their sense of belonging (SB) to it. SP and SB influence the member’s emotional engagement (EE) and appreciation of being recognised (AR) by the community. Subsequently, EE and AR are found to influence CI to stick with the community. In addition, the social influence (SI) of one’s social circles influences AR and CI. Departing from the dominant approaches, this study advances IS research on digital communities by conceptualising and testing a model to predict CI according to social relational theories. The study offers new theoretical foundations, which are appropriate to digital communities, upon which future studies can be based. Further, the findings offer practical insights for improving engagement in digital health and fitness communities.

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.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,259 · 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