Random digit dialing and internet panel data collection methods in two Canadian provinces: Comparing costs, data missingness, straightlining, and sociodemographic characteristics of sample, and responses from a survey on nutrition policy support and causes of chronic disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is little consensus on what public health survey administration methods are better (data generation and cost-wise) for collecting data on knowledge, attitudes, and beliefs (KAB). We compare random digit dialing (RDD) and internet panel sampling methods for gathering KAB data on chronic disease etiology and nutrition policy. Design and methods: We collected survey data from residents of Alberta and Manitoba in 2017, using population-based samples generated through: RDD and an internet panel. We calculated response rate and cost for each mode. To compare missing data and straightlining, we used linear regression. We used Chi-squared tests to compare sociodemographic characteristics between the two modes and to the 2016 Canadian Census data. KAB responses were also compared between modes using Chi-squared tests. Results: The internet panel was less expensive and had more missing data than the RDD. Straightlining was comparable across modes. Both modes tended to oversample specific population groups (e.g. older adults); while undersampling others (e.g. Indigenous people) compared to the Canadian Census. RDD had more females and older respondents than the internet panel respondents. Internet panel respondents were less supportive of nutrition policy options, and agreed more with individual responsibility and blame for obesity, compared to RDD respondents. Conclusions: Both modes present advantages and disadvantages. Differences in sociodemographics and KAB responses between modes indicate sampling methods for public health surveys may be considered in survey design and administration. Researchers should discuss their findings vis-a-vis the specific limitations of each method they employed and adopt strategies to mitigate them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,122 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».