The Rutgers Omnibus Study: Protocol for Quarterly Web-Based Surveys to Promote Rapid Tobacco Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid and flexible data collection efforts are necessary for effective monitoring and research on tobacco and nicotine product use in a constantly evolving marketplace. The Rutgers Omnibus Survey (1) provides timely data on awareness and use of new and emerging tobacco products among adults in a rapid manner, (2) provides a platform for measurement experiments to help develop and refine measures of tobacco use that reflect the current marketplace, and (3) generates pilot data for grant applications and scientific manuscripts. OBJECTIVE: This study aims to document the first 2 years of the Rutgers Omnibus Study through the reporting of methodology, fielding summaries, and sample characteristics. METHODS: Launched in February 2022 and fielded quarterly thereafter, we survey convenience samples of 2000 to 3000 US adults aged 18-45 years recruited from Amazon Mechanical Turk (MTurk) using the MTurk Toolkit by CloudResearch. The questionnaire includes core and rotating modules and is designed to take approximately 10 minutes to complete through Qualtrics. The fielding duration is approximately 10 days per wave. Each wave includes both unique and repeating participants, and responses can be linked across waves by an anonymous ID. RESULTS: Sample sizes ranged from 2082 (wave 8, December 2023) to 2989 (wave 1, February 2022), and the 8-wave longitudinal dataset included 10,334 participants, of whom 2477 had 3 or more data points. The cost per complete at each wave was low, ranging from US $2.46 to US $3.27 across waves. Key demographics were consistent across waves and similar to that of the general population, while tobacco product trial and past-30-day use were generally higher. CONCLUSIONS: The Rutgers Omnibus Study is a quarterly survey that is effective for rapidly assessing the use of emerging tobacco and nicotine products and can also be leveraged to conduct survey experiments, generate pilot data, and address both cross-sectional and longitudinal research questions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR1-10.2196/58203.
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 | 0,052 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,038 |
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 ».