Prevalence and predictors of adolescent alcohol use and binge drinking in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Because alcohol use typically is initiated during adolescence and young adulthood and may have long-term consequences, the Monitoring the Future (MTF) study annually assesses various measures of alcohol use among 8th-, 10th-, and 12th-grade students. These analyses have found that although alcohol use among these age groups overall has been declining since 1975, levels remain high. Thus, in 2011 about one-quarter of 8th graders, one-half of 10th graders, and almost two-thirds of 12th graders reported drinking alcohol in the month preceding the interview. Binge drinking (i.e., consumption of five or more drinks in a row) was also prevalent. Specific rates of drinking, binge drinking, and getting drunk varied among different student subgroups based on gender and race/ethnicity. The MTF study has also identified numerous factors that influence the risk of alcohol use among adolescents, including parents and peers, school and work, religiosity and community attachment, exercise and sports participation, externalizing behavior and other drug use, risk taking and sensation seeking, well-being, and drinking attitudes and reasons for alcohol use. Drinking during adolescence can have long-term effects on a person's life trajectory. Therefore, these findings have broad implications for prevention and intervention efforts with this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».