Using Computer Simulations for Investigating a Sex Education Intervention: An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sexually transmitted infections (STIs) are ongoing concerns. The best method for preventing the transmission of these infections is the correct and consistent use of condoms. Few studies have explored the use of games in interventions for increasing condom use by challenging the false sense of security associated with judging the presence of an STI based on attractiveness. OBJECTIVES: The primary purpose of this study was to explore the potential use of computer simulation as a serious game for sex education. Specific aims were to (1) study the influence of a newly designed serious game on self-rated confidence for assessing STI risk and (2) examine whether this varied by gender, age, and scores on sexuality-related personality trait measures. METHODS: This paper undertook a Web-based questionnaire study employing between and within subject analyses. A Web-based platform hosted in the United Kingdom was used to deliver male and female stimuli (facial photographs) and collect data. A convenience sample group of 66 participants (64%, 42/66) male, mean age 22.5 years) completed the Term on the Tides, a computer simulation developed for this study. Participants also completed questionnaires on demographics, sexual preferences, sexual risk evaluations, the Sexual Sensation Seeking Scale (SSS), and the Sexual Inhibition Subscale 2 (SIS2) of the Sexual Inhibition/Sexual Excitation Scales-Short Form (SIS/SES - SF). RESULTS: The overall confidence of participants to evaluate sexual risks reduced after playing the game (P<.005). Age and personality trait measures did not predict the change in confidence of evaluating risk. Women demonstrated larger shifts in confidence than did men (P=.03). CONCLUSIONS: This study extends the literature by investigating the potential of computer simulations as a serious game for sex education. Engaging in the Term on the Tides game had an impact on participants' confidence in evaluating sexual risks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».