Decision-making under risk---the case of adolescent smoking.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines decision-making about risks under conditions of uncertainty. Research specifically studies adolescents and smoking to uncover which information sources play influential roles in forming smoking risk perceptions. Findings aim to offer policy-related, theoretical and methodological meaning This study looks at two key issues. First, it links risk perceptions to smoking decisions to highlight the motivation for understanding the predictors of risk perceptions. Second, research investigates how individuals use information sources (ex. parents, doctors, peers, health warning messages) employing a Bayesian decision-making model. This thesis performs empirical analysis using The Canadian Youth Smoking Survey (2002) (19,018 respondents, 10-15 years) and The U.S. National Survey on Drug Use and Health (2004) (18,294 respondents, 12-17 years). Across both datasets, adolescents' risk perceptions and likelihood of having never smoking a cigarette were found to be positively related. However, smoking behaviors were never found to significantly predict risk perceptions once controlling for endogeneity between risk perceptions and behaviors. This suggests that adolescents rely on exogenous information sources about smoking risks rather than personal experiences to form perceptions of smoking risks. From a policy perspective, medical professionals talking with adolescent patients about smoking, parents' smoking, societal smoking prevalence (more than peers' smoking), awareness of tobacco package warning labels and knowledge of school smoking rules (but not the rules themselves) were found to predict adolescents' risk perceptions. From a theoretical perspective, this thesis alters the Bayesian model to include environmental and social effects. It also finds support for the role of affect heuristics in decision making involving risks. Findings also point to evidence of principal-agency relationships between medical professionals and adolescents. Analysis also highlights how spatial proximity impacts the credibility adolescents attach to behavioral examples and opinions regarding smoking. From a methodological standpoint, evidence suggests that adolescents' expressions of their assessment of risk depend upon elicitation methodology used and that work focusing on predictors of risk perceptions should include direct (ex. parents discussing risks) and indirect (ex. societal smoking prevalence) sources of information.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».