Response Quality and Demographic Characteristics of Respondents Using a Mobile Device on a Web-based Survey
Notice bibliographique
Résumé
As quickly as the Internet grew throughout the 1990s and 2000s, the growth of devices such as smartphones and tablets that allow one to access the Internet while mobile has been even more explosive. Given their increasing popularity and the conveniences they offer, it is no surprise that people are using these mobile devices to participate in Web-based surveys, even when those surveys have not been optimized for those devices. It is important that we understand the impact of mobile Internet access on Web surveys, particularly as we uncover who is using mobile devices to participate in Web surveys and the relative quality of their responses. This study uses data from the 2011 administration of the National Survey of Student Engagement (NSSE), a survey of undergraduate college and university students in the U.S. and Canada. Server-side paradata were used to classify the 414,056 respondents in this study’s sample to (a) determine the demographic characteristics of respondents who exclusively used a smartphone or tablet and (b) compare the quality of their responses to those provided by other respondents using indicators such as survey abandonment, item non-response, and response differentiation. Results of the study were mixed, indicating that mobile device users do not necessarily provide responses of lower quality even when responding to a Web-based survey that
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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 | 0,086 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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; 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 ».