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Enregistrement W2918205963 · doi:10.2196/12132

An E-Learning Adaptation of an Evidence-Based Media Literacy Curriculum to Prevent Youth Substance Use in Community Groups: Development and Feasibility of REAL Media

2019· article· en· W2918205963 sur OpenAlexaffvenue
Anne E. Ray, Kathryn Greene, Michael L. Hecht, Sarah Barriage, Michelle Miller‐Day, Shannon D. Glenn, Smita C. Banerjee

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésCurriculumFocus groupUsabilityMedical educationMedia literacyGeneral partnershipPsychologyLiteracyMultimediaComputer sciencePedagogyMedicinePolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a need for evidence-based substance use prevention efforts that target high school-aged youth that are easy to implement and suitable for dissemination in school and community groups. The Youth Message Development (YMD) program is a brief, four-lesson, in-person curriculum that aims to prevent youth substance use through the development of youth media literacy. Specifically, YMD aims to increase understanding of advertising reach and costs, along with the techniques used to sell products; develop counterarguing and critical thinking skills in response to advertisements; and facilitate application of these skills to the development of youth-generated antisubstance messages. Although YMD has demonstrated evidence of success, it is limited by its delivery method and focus on alcohol and smoking. OBJECTIVE: Study objectives were two-fold: (1) to adapt the YMD curriculum to a self-paced, interactive, electronic-learning (e-learning) format and expand its content to cover alcohol, combustible cigarettes, e-cigarettes, smokeless tobacco, marijuana, and prescription drugs, and (2) to test the feasibility of the adapted curriculum in partnership with a national youth organization. METHODS: An iterative process was employed in partnership with the 4-H youth development organization and a technology developer and consisted of six phases: (1) focus groups to guide adaptation, (2) adaptation to an e-learning format renamed REAL media, (3) pilot-testing of the REAL media prototype to determine feasibility and acceptability, (4) program revisions, (5) usability testing of the revised prototype, and (6) final revisions. Focus groups and pilot and usability testing were conducted with 4-H youth club members and adult club leaders. RESULTS: Focus group feedback guided the build of an e-learning prototype of REAL media, which consisted of five online levels and interactive content guided by a mix of narration and on-screen text. Results of a pilot test of the prototype were neutral to positive, and the program was refined based on end-user feedback. An independent usability test indicated that youth 4-H members felt favorably about navigating REAL media, and they reported high self-efficacy in applying skills learned in the program. Additional refinements to the program were made based on their feedback. CONCLUSIONS: The iterative build process involving the end user from the outset yielded an overall successful technology-driven adaptation of an evidence-based curriculum. This should increase the likelihood of effectively impacting behavioral outcomes as well as uptake within community organizations.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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