MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2810765674 · doi:10.1016/j.adolescence.2018.06.007

Are media literacy interventions effective at changing attitudes and intentions towards risky health behaviors in adolescents? A meta‐analytic review

2018· review· en· W2810765674 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescence · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedia literacyPsychologyPsychological interventionIntervention (counseling)LiteracyDevelopmental psychologyHealth literacyMeta-analysisSocial psychologyClinical psychologyMedicinePedagogyHealth carePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth are inundated with media products promoting risky health behaviors (RHBs), including substance use and risky sexual activity. Media literacy interventions emphasize critical media consumption to decrease RHBs. However, it is unclear whether they positively influence attitudes and behavioral intentions towards RHBs. We conducted meta-analyses of 15 studies (N = 5000) testing intervention effectiveness on media literacy skills and 20 studies (N = 9177) testing effectiveness on attitudes and intentions towards RHBs. We found positive effects on media literacy skills (Hedge's g = .417, [95% CI, .29-.54]) and attitudes and intentions (Hedge's g = .100 [95% CI, .01-.19]). Intervention medium and target behavior moderated intervention success on attitudes and intentions, but no moderators emerged for media literacy skills. These interventions produce positive effects on media literacy skills and positive but smaller effects on attitudes and behavioral intentions, depending on medium and target behaviour. Implications for adolescent health initiatives are discussed.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,364 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle