Using Social Learning Theory in a Tobacco Prevention Program for Youth
Notice bibliographique
Résumé
Youth based school centered harm minimization programs for tobacco uptake prevention is congruent with the well-known social cognitive theory (Bandura, 1997) which seeks to build skills and confidence for change while modeling successful change processes noted in others. One harm reduction initiative, The Academy for Tobacco Prevention has been implemented. This free access, online program supports and aligns with the Alberta Health and Wellness education curriculum. The tandem goals for this research study were [1] evaluate how effectively the Academy for Tobacco Prevention shifts knowledge and usage of tobacco related products with youth and [2] to apply Bandura’s social learning theory model in identifying personal and environmental factors that can predict youth’s health-promoting self-care behaviors and resistance to peer pressure. This presentation will provide an overview of the dynamic and engaging online modules included in the Academy for Tobacco Prevention, an overview of the logic model used for program evaluation, and a summary of Bandura’s social learning theory relative to individual behavior interactions among personal factors, environmental factors and behavior changes. The presentation will also include of synopsis of the quantitative data accumulated that demonstrates why this is a successful tobacco prevention model for harm reduction.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».