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Enregistrement W4414628719 · doi:10.1177/23733799251367240

The Development, Implementation, and Evaluation of an Education-Based Health Promotion Social Media Campaign Targeting Elementary Educators

2025· article· en· W4414628719 sur OpenAlexaff
Julia Yates, Richard F. Booth, Obidimma Ezezika, Tara Mantler

Notice bibliographique

RevuePedagogy in Health Promotion · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaHealth promotionPromotion (chess)Health educationBaseline (sea)Position (finance)Resource (disambiguation)Public health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elementary teachers are currently facing the untenable position of needing to do more with less following the educational disruptions of the COVID-19 pandemic. The School of Health Studies (SHS) LEARN Lab is an open-access, evidence-based health resource repository designed to support teachers who are experiencing educational gaps among students in their classrooms. One strategy to increase the uptake of resources is through a health promotion social media campaign, specifically on Instagram and TikTok—two of the largest social media platforms used by teachers to seek out educational resources. As such, the purpose of this study was to develop, implement, and evaluate the effectiveness, based on key performance indicators (i.e., reach and engagement), of an 8-week health promotion social media campaign to increase engagement with the SHS LEARN Lab’s open access resource repository. Overall, the campaign was successful in increasing uptake of the LEARN Lab’s resources. Reach and engagement rates across platforms were above average, and a statistically significant difference between the reach rate across platforms was found during the campaign ( t (14) = 6.189, p < .001). Further, there was a statistically significant increase in average engagement rate on Instagram from baseline to during campaign ( t (7) = 6.871, p < .001). This study offers a template for future campaigns to follow when developing, implementing, and evaluating health promotion social media campaigns. Health promoters and decision-makers in the educational sector should consider social media as a cost-effective and feasible mechanism to increase teacher-specific supports.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,433 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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