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Enregistrement W1123052769 · doi:10.1080/15332640.2014.993784

Gender Differences in Alcohol Use and Risk Drinking in Ontario Ethnic Groups

2015· article· en· W1123052769 sur OpenAlexaffabout
Branka Agic, Robert E. Mann, Andrew Tuck, Anca Ialomiteanu, Susan J. Bondy, Laura Simich

Notice bibliographique

RevueJournal of Ethnicity in Substance Abuse · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupDemographyMedicineEnvironmental healthAlcohol consumptionAbstinenceAlcoholVulnerability (computing)Poison controlInjury preventionSuicide preventionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines prevalence and gender differences of alcohol use and risk drinking in a representative sample of Ontario adults. Data were drawn from the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) Monitor survey of Ontario adults aged 18 and older collected between January 2005 and December 2010. The prevalence of self-reported lifetime, current, and high-risk drinking were all higher among the Canadian and the European-origin groups compared with other ethnic groups. Within-group gender differences were evident for all ethnic groups. The narrowest gender gap was observed within the North European group and the widest in the South Asian group. The non-European ethnic groups had higher rates of abstinence and lower alcohol consumption rates; nevertheless, a considerable proportion of people from these groups may be at risk of alcohol-related harm due to risky and harmful alcohol consumption patterns. Future research should continue to investigate alcohol use in these groups and identify subgroups at risk and factors that increase or decrease their vulnerability to risky and problem drinking.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,147 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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