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Enregistrement W4417135396 · doi:10.2196/77239

Communication Strategies for Tick-Borne Disease Prevention Among US Cattle Producers: Quasi-Experimental Study on Message Framing and Source Credibility

2025· article· en· W4417135396 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng-Xian Yang, Lauri M. Baker, Jessica Czipulis

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésCredibilityFraming (construction)Psychological interventionSource credibilityRisk communicationQualitative researchDisease prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Haemaphysalis longicornis (Asian longhorned tick) presents a growing threat to cattle health in the United States, causing anemia, weight loss, and even death. Despite the expanding distribution of this tick and the need for prevention, there is limited research on how to effectively communicate tick-borne disease risks to agricultural communities, particularly cattle producers. Social media represents a potentially impactful channel for risk communication; however, its utility and optimal message design for this population remain insufficiently understood. Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of various digital communication strategies in influencing US cattle producers' engagement, risk perceptions, and self-reported preventive intentions regarding tick-borne diseases. Methods: A quasi-experimental study with a 2×3 factorial design was conducted with 116 cattle producers in the United States. Participants were randomly assigned to view simulated Facebook posts that varied by message source (extension agent vs cattle producer) and message framing (prevention-oriented, fear-based, or neutral). Participants reported their likelihood of engaging with the post (using an emoji reaction, commenting, or sharing), their perceptions (fear and attitudes), and their intention to adopt preventive behaviors. Data were analyzed using descriptive statistics, ANOVA, and Spearman rank-order correlations. Results: Across all groups, participants showed a clear preference for low-effort engagement, most frequently using emoji reactions rather than commenting or sharing. Descriptive trends suggested that posts from cattle producers, especially those framed as prevention oriented, elicited higher mean engagement. Prevention-oriented messages were also associated with greater concern about tick risks and more favorable attitudes toward prevention. As reflected in the qualitative feedback, fear-based posts were often viewed as exaggerated or less credible. Social media engagement showed moderate correlations with attitudes (ρ=0.52-0.64) and preventive intentions, with attitudes more strongly associated with behavioral intent than fear. Conclusions: This study provides preliminary evidence that prevention-oriented digital messages, especially when shared by credible sources, may foster more positive attitudes and greater willingness to undertake tick prevention among cattle producers, compared to fear-based or neutral content. The findings highlight the need for balanced, context-rich messaging tailored to the preferences and realities of agricultural audiences. By integrating quantitative and qualitative results, this study informs the design of more effective social media-based interventions for tick-borne disease prevention in agricultural settings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,401 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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