ASSESSMENT OF RISK AND PROTECTION IN NATIVE AMERICAN YOUTH: STEPS TOWARD CONDUCTING CULTURALLY RELEVANT, SUSTAINABLE PREVENTION IN INDIAN COUNTRY
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study constitutes a building block in the cultural adaptation of Communities That Care (CTC), a community-based prevention system that has been found to be effective in reducing youth problem behaviors. Methods: Using the data from the CTC normative survey dataset that consists of more than quarter million youth nationwide, this study examines the reliability and validity of scores derived from the Communities That Care Youth Survey (CTC-YS), one of the primary assessment tools for gathering community data on risk and protective factors related to problem behaviors including substance use. The reliability and criterion validity analyses are conducted overall for the nationwide sample of youth as well as for the student subsample of Native American youth. Results: The results of this study indicate that the existing CTC-YS assessments of risk and protective factors in the domains of community, family, school, and peer groups as well as within individuals yield scores that are reliable and valid within the Native American sample of youth. Conclusions: This study informs the third step in the CTC prevention planning process, which involves the assessment of risk and protective factors to be targeted in preventive interventions. The question of how the assessment of risk and protective factors among Native American youth might be further improved and a description of efforts related to the cultural adaptation of the CTC program currently underway are also addressed in the discussion.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».