Influence of Life Patterns and Coping with Stress on Teacher Students’ Tobacco Purchasing Behavior in Bangkok
Notice bibliographique
Résumé
Teacher students’ tobacco-purchasing behaviors have been a problem among teacher students in Thailand. Life patterns and coping with stress levels have been perceived as the main contributors to these behaviors. Life pattern is based on the concepts of the lifestyles of a person. People tend to share similar lifestyle orientations when they are in similar social groups or have similar interests. This includes teachers students and their learning environment. Additionally, coping with stress is referred to as teacher students’ coping skills when they feel pressure in life. Therefore, this research article aimed to study how life patterns and coping with stress influence teacher students’ tobacco-purchasing behavior in Bangkok. The research questionnaire was a five-level Likert scale questionnaire. Data was collected through a survey with 900 teacher students from three universities in Bangkok. The data were analyzed using descriptive statistics, frequency, percentage, mean, standard deviation, and Multiple Linear Regression by Enter technique. The data analysis indicated that life pattern positively influences the tobacco-purchasing behavior of teacher students in the Bangkok area with a coefficient of influence at .470 with significant at .01 level (P-Value <.001); while coping with stress had a negative influence over the purchasing behavior with a coefficient of influence at -.104 with statistical significant at .01 level (P-Value <.001). This suggested that when coping with stress increases by 1 unit, the level of tobacco purchasing behavior decreases by .104 units. The two variables were able to predict tobacco-purchasing behavior at 20.5 percent.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».