Canadian student and presenter perceptions of the appeal, appropriateness, and comprehensiveness of the CATCH My Breath vaping prevention curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Nicotine vaping is common among Canadian youth. However, there is a lack of evidence for effective school-based prevention approaches targeting nicotine vaping, particularly for high school students. This study explored Canadian student and presenter perceptions of the CATCH My Breath (CMB) curriculum's appeal, appropriateness, and comprehensiveness. A convenience sample of 10 high schools across Ontario, Canada, implemented the CMB curriculum between October 2022 and April 2023. A group of 40 students between 13 and 15 years old participated in six focus groups and 12 curriculum presenters [i.e. teachers and public health unit staff (PHU)] completed interviews to provide feedback about the appeal, appropriateness, and comprehensiveness of the curriculum for Canadian high school students. Qualitative thematic analysis identified major themes from both groups. Presenters and students highlighted key aspects of the curriculum, including the negative health risks of vaping, refusal skills development, and use of engaging activities. Presenters and students offered suggestions for improvement, including extending the session length, using up-to-date relevant statistics, and adding content (e.g. personal testimonies). Presenters and students generally thought that the curriculum was comprehensive, appealing, and appropriate for Canadian high school students. Future studies should evaluate the impacts of the curriculum on student vaping behaviours.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».