Exploring Adolescents’ Awareness of Diabetes: Using the Free Association Technique
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Healthy adolescents' awareness of diabetes was explored, and gender and grade-level differences in understanding were determined. METHODS: Adolescents without diabetes in grades five, eight, and 10 (n=128) at four New Brunswick schools wrote down all words/expressions that came to mind when they heard the word "diabetes" (i.e., they used the free association technique). Answers were classified into categories using content analysis. RESULTS: Eighty-eight girls and 40 boys completed the activity (n=44, 52, and 32 in grades five, eight, and 10, respectively). Nine principal categories were identified: 66% of the adolescents cited sugar (e.g., eating too much sugar, not enough sugar), 48% treatment (e.g., needles, injections), 45% the nature of diabetes (e.g., a disease, types of diabetes, heredity), 41% nutrition (e.g., diet, sugar-containing foods, other foods), 38% blood (e.g., too much/not enough sugar in blood), 18% complications (e.g., death), 11% physiological manifestations/symptoms (e.g., fainting), 6% obesity, and 6% physical activity. No differences were found in category citation frequency between boys and girls and grade levels, except that grade 10 students more frequently cited the categories of treatment, blood, and obesity (p=0.05). CONCLUSIONS: Students thought of diabetes in terms of sugar and injections. Words related to obesity, prevention, and complications were cited infrequently.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».