Les interventions personnalisées via les courriers électroniques permettent-elles de générer la cessation tabagique ?
Bibliographic record
Abstract
Résumé En 2007, une campagne québécoise de cessation de tabagisme intitulée le « Défi J’arrête J’y gagne ! » a utilisé une stratégie de communication multimédia dans laquelle l’internet et le courrier électronique proposaient un accompagnement soutenant la cessation durant un an. Cette recherche examine la participation des fumeurs québécois au concours du « Défi J’arrête j’y gagne ! » (n = 25 156) ainsi que la cessation des participants. Nous examinons les facteurs à l’utilisation et l’impact des courriels sur la démarche de changement de comportement. Un formulaire d’inscription, deux sondages et une analyse de contenu sont les instruments de collecte. Le premier sondage (n = 3 119) effectué 6 mois après le début du concours mesure deux moments de la cessation (6 semaines et 6 mois) et le deuxième (n = 753) effectué un an après, mesure la cessation durant un an chez les ex-fumeurs interrogés lors du premier sondage. Une analyse de contenu a été réalisée sur les 22 courriels. Les résultats de cette étude montrent que la lecture des courriels a un impact sur la cessation tabagique à six semaines et six mois. L’accessibilité, la récurrence, la cadence, la crédibilité, la qualité du design, l’interactivité, l’adaptation au stade de changement semblent être des éléments qui pourraient contribuer au changement. Les éléments du message courriel analysés indiquent qu’ils devraient être respectueux, informatifs, succincts, compatibles et congruents avec la conception de la santé de l’internaute, et avoir des références (hyperliens) pour être porteurs de changement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".