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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Improving the precision of behaviour change theories: Development and validation of a computational model of lapse risk in smokers attempting to quit

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Communication, Dissemination & Outreach Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The plan describes the planned measures to maximize the impact of the project, including the dissemination and exploitation measures that are planned, and the target group(s) addressed. Regarding communication measures and public engagement strategy, the aim is to inform and reach out to society and show the activities performed, and the use and the benefits the project will have for citizens.

Data Management Plan (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

The Data Management Plan describes the data management life cycle for all data sets that will be collected processed or generated by the action It is a document describing what data will be collected processed or generated and following what methodology and standards whether and how this data will be shared andor made open and how it will be curated and preserved

Publications

Do engagement and behavioural mechanisms underpin the effectiveness of the Drink Less app? (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Claire Garnett; Larisa-Maria Dinu; Melissa Oldham; Olga Perski; Gemma Loebenberg; Emma Beard; Colin Angus; Robyn Burton; Matt Field; Felix Greaves; Matthew Hickman; Eileen Kaner; Susan Michie; Marcus Munafò; Elena Pizzo; Jamie Brown
Publié dans: npj Digital Medicine, Vol 7, Iss 1, Pp 1-9 (2024), 2024, ISSN 2398-6352
Éditeur: Springer Nature
DOI: 10.1038/s41746-024-01169-7

Supervised machine learning to predict smoking lapses from Ecological Momentary Assessments and sensor data: Implications for just-in-time adaptive intervention development (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Olga Perski; Dimitra Kale; Corinna Leppin; Tosan Okpako; David Simons; Stephanie Paige Goldstein; Eric B. Hekler; Jamie Brown
Publié dans: PLOS Digital Health, Vol 3, Iss 8 (2024), 2024, ISSN 2767-3170
Éditeur: Public Library of Science
DOI: 10.31219/osf.io/jgrpy

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