Persuasive Application for Sex Education
Notice bibliographique
Résumé
Young adults are curious, and due to a lack of proper knowledge of sexual health, they often tend to make risky sexual choices. Thus, sex education is important, as it increases individuals' knowledge of sexual health, teaches about safe sex practices and healthy sexual behavior, and enables one to make informed decisions. However, in some countries, like India, sex education is highly neglected due to the societal stigma around the topic of sex. Persuasive interventions have shown success in increasing awareness and promoting desired behaviour. However, most of these interventions consider developed countries. This work aims at investigating persuasive intervention for sex education specifically catered to the Indian audience. Particularly, this work discusses using a persuasive mobile app to help individuals learn about sexual health. As a first step to achieving our goal, we designed a prototype for an app called ‘Sex-Educated’ with persuasive features that aim to promote safe sexual practices and increase awareness about risky sexual behaviour among Indian adults. To evaluate the effectiveness of our app with persuasive design and features, we conducted a user study with 57 participants. Our results show that Indian adults are motivated to use a gamified persuasive app for sexual health education. Our app with persuasive features is much more effective to encourage learning, create awareness, and bring about positive attitude and behavioral changes towards sexual health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».