Comparing social norms for adolescent smoking and vaping behaviours using game theory based experiments and self-reports: insights from the MECHANISMS Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many adolescent smoking prevention programs target social norms, typically evaluated with self-report, susceptible to social desirability bias. An alternative approach with limited application in public health is to use experimental norms elicitation methods.<br/><br/>Methods: Using the Mechanisms of Networks and Norms Influence on Smoking in Schools (MECHANISMS) study baseline data, from 12–13 year old school pupils (n=1656) in Northern Ireland and Bogotá, we compare two methods of measuring injunctive and descriptive smoking/ vaping norms. These include: (1) incentivized experiments, eliciting norms using monetary payments; (2) self-report scales. Confirmatory factor analysis (CFA) examined whether the methods measured the same construct. Paths from exposures (country, sex) to norms, and associations of norms with smoking behaviour/intentions were inspected in structural models.<br/><br/>Results: Second-order CFA showed latent variables representing experimental and survey norms measurements were measuring the same underlying construct of anti-smoking/vaping norms. Adding covariates into structural models showed significant paths from country to norms (second-order anti-smoking/vaping norms latent variable: standardized factor loading [β]=0.30, standard error [SE]=0.09, p < 0.001), and associations of norms with self-reported anti-smoking behaviour (β = 0.40, SE = 0.04,p < 0.001), anti-smoking intentions (β = 0.42, SE = 0.06, p < 0.001), and objectively measured smoking behaviour (β = −0.20, SE = 0.06, p = 0.001).Conclusions and implications: We provide evidence for the construct validity of behavioural economic methods of eliciting adolescents moking/vaping norms. These methods seem to index the same underlying phenomena as commonly-used self-report scales. Our research uses innovative, transdisciplinary insights from game theory about norms elicitation that will have future relevance for other health-related behaviours.<br/><br/>
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle