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Enregistrement W2943786515 · doi:10.54718/wdxu4301

Reducing Youth Risk Behaviors Through Interactive Theater Intervention

2016· article· en· W2943786515 sur OpenAlexaff
Ryan J. Watson, Daniel McDonald, Ruth Carter, Joseph M. Russo

Notice bibliographique

RevueJournal of Human Sciences and Extension · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)SocializationPsychologyMedical educationPositive Youth DevelopmentApplied psychologyDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reduction of risk behaviors in secondary schools is a key concern for parents, teachers, and school administrators. School is one of the primary contexts of socialization for young people; thus, the investment in school-based programs to reduce risk behaviors is essential. In this study, we report on youth who participated in an intervention designed to improve decision-making skills based on positive youth development approaches. We examine changes in decision-making skills before and after involvement in the Teen Interactive Theater Education (TITE) program and retrospective self-assessment of change in knowledge, abilities, and beliefs as a result of participating in TITE (n = 127). Youth that reported increases in knowledge, abilities, and beliefs due to the intervention (n = 89) were more likely to think about the consequences of their decisions and list options before making a decision compared to their counterparts that reported less overall learning (n = 38). Implications for intervention research and stakeholders 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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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