Notice bibliographique
Résumé
Posts with health content are shared on social networking sites by government agencies, fan clubs or social marketers on a daily basis.These posts play an important role in informing people and linking them on social networks in order to share their ideas, change their behavior, or contribute to their diseases.Despite the prominence of the role of social networks in social marketing, so far this field has not been formally analyzed in the literature.Therefore, the purpose of this study is to provide a formal analysis of posts with health content and to propose a framework for categorizing them based on their message content.With this in mind, the study performed qualitative content analysis involving three interrelated coding procedures.First, the study reviewed earlier works in the social marketing literature and more recent analysis of the function of social networks to improve health to identify initial coding categories (deductive coding).Second, the study drew together systematic inferences from a purposive sample of health-subject posts (n = 342) to derive initial coding categories (inductive coding).Finally, the study implemented a double-coding procedure on a probabilistic sample of health-subject posts (n = 264) to validate the initial coding categories (validation coding).Collectively, the three coding procedures produced 7 exhaustive and mutually exclusive categories of health-subject posts.The proposed classification provides a comprehensive framework for thinking about posts with health content.For social marketers, it provides guidance to create the stream of content necessary to stimulate daily interactions in social media channels.For researchers, it offers a solid conceptual foundation to categorize and measure health-subject posts.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,946 | 0,935 |
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 ».