Physical distancing messages targeting youth on the social media accounts of Canadian public health entities and the use of behavioral change techniques
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physical distancing (PD) is an important public health strategy to reduce the transmission of COVID-19 and has been promoted by public health authorities through social media. Although youth have a tendency to engage in high-risk behaviors that could facilitate COVID-19 transmission, there is limited research on the characteristics of PD messaging targeting this population on social media platforms with which youth frequently engage. This study examined social media posts created by Canadian public health entities (PHEs) with PD messaging aimed at youth and young adults aged 16–29 years and reported behavioral change techniques (BCTs) used in these posts. Methods: A content analysis of all social media posts of Canadian PHEs from Facebook, Twitter, Instagram and YouTube were conducted from April 1st to May 31st, 2020. Posts were classified as either implicitly or explicitly targeting youth and young adults. BCTs in social media posts were identified and classified based on Behavior Change Technique Taxonomy version 1 (BCTTv1). Frequency counts and proportions were used to describe the data. Results: In total, 319 youth-targeted PD posts were identified. Over 43% of the posts originated from Ontario Regional public health units, and 36.4 and 32.6% of them were extracted from Twitter and Facebook, respectively. Only 5.3% of the total posts explicitly targeted youth. Explicit posts were most frequent from federal PHEs and posted on YouTube. Implicit posts elicited more interactions than explicit posts regardless of jurisdiction level or social media format. Three-quarters of the posts contained at least one BCT, with a greater portion of BCTs found within implicit posts (75%) than explicit posts (52.9%). The most common BCTs from explicit posts were instructions on how to perform a behavior (25.0%) and restructuring the social environment (18.8%). Conclusions: There is a need for more PD messaging that explicitly targets youth. BCTs should be used when designing posts to deliver public health messages and social media platforms should be selected depending on the target population.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».