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Enregistrement W4415608795 · doi:10.1177/22799036251388566

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

2025· article· en· W4415608795 sur OpenAlexafffundabout
Kimberley D. Curtin, Mathew Thomson, Jo Lin Chew, Ana Paula Belon, Katerina Maximova, Candace I. J. Nykiforuk

Notice bibliographique

RevueJournal of public health research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le CancerCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésRandom digit dialingData collectionThe InternetPublic healthSurvey methodologySurvey data collectionPanel dataPanel survey

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 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)0,122
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1220,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,774
Tête enseignante GPT0,632
Écart entre enseignants0,142 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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'admission3
Résumé présentoui

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