Preliminary Investigation of a Videogame Prototype for Cigarette and Marijuana Prevention in Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Videogames are becoming increasingly popular to deliver health interventions; however, their role in the primary prevention of cigarette and marijuana use has not yet been evaluated. The purpose of this study was to conduct a preliminary test of the efficacy of a role-playing videogame prototype, smokeSCREEN, aimed at developing knowledge and behavioral skills associated with primary prevention of cigarette and marijuana use. The authors also explored participants' gameplay experience. METHODS: = 11.56, SD = 0.77) who had never tried cigarettes or marijuana. Participants played four 1-hour gameplay sessions over a 2-week period. Assessments of knowledge, self-efficacy, attitudes, perceived norms, and intentions related to cigarette and marijuana prevention were collected at baseline and 2-week and 12-week follow-ups. Ratings of gameplay experience were collected after the 2 weeks of gameplay. One-way repeated-measures analyses of variance (ANOVAs) were conducted. RESULTS: Findings are (1) improvements in knowledge for both cigarette (Wilks' λ = 0.62, F(2, 23) = 7.21, P = .004) and marijuana (Wilks' λ = 0.67, F(2, 23) = 5.75, P = .009) use from pre- to post-gameplay that were characterized by large effects; and (2) nonsignificant trends in the expected direction emerged for changes in self-efficacy and perceived norms related to both cigarettes and marijuana that were characterized by medium-large effects. Overall, the players provided positive reports of their experience with the smokeSCREEN videogame prototype. CONCLUSIONS: These findings provide preliminary evidence that a videogame has the potential to influence key cognitive and motivational variables and can be an engaging means to deliver a cigarette and marijuana prevention intervention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».