Health Literacy and Preventive Behaviors of Undergraduate University Students During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The situation of the coronavirus (COVID-19) pandemic is full of unpredictability, uncertainty about the severity of the disease, and incorrect information. Therefore, health literacy preparation is the key to preventing COVID-19 and having the correct health behaviors. The objectives of this study were 1) to study health literacy on COVID-19 and prevention behaviors of COVID-19 among undergraduate students at Mahasarakham University, and 2) to compare health literacy on COVID-19 and prevention behaviors of COVID-19 among undergraduate students at Mahasarakham University, classified by genders, academic years, grade point averages (GPAs), and faculty groups. The participants were 417 undergraduate students at Mahasarakham University chosen by stratified random sampling and simple random sampling. The research instruments were as follows: the questionnaire on health literacy on COVID-19 and the questionnaire on COVID-19 prevention’s behavior. The data were analyzed using percentage (%), mean (M), standard deviation (S.D.), independent sample t-test, one-way ANOVA. The findings revealed that 1) undergraduate students were well versed in health literacy for the COVID-19 infection and their prevention behaviors of COVID-19 infection were at a good level (M = 90.06, S.D. = 9.54; M = 86.87, S.D. = 11.50) and 2) female undergraduate students had statistically higher mean scores on COVID-19 health literacy scores and COVID-19 prevention’s behaviors than males. Students from the health sciences faculty group had statistically significantly higher average health literacy scores on COVID-19 infection than those from the technology sciences faculty group.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».