The Dependence on Smokeless Tobacco in the South Asian Communities in East London
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: The purpose of the study was to understand the dependency on smokeless tobacco. METHODS: The major aspect of the interview was to study the type of chewing tobacco used, frequency of purchase of chewing tobacco, change in attitude and behavior after the use of chewing tobacco. This study was done in 2005 in London. Of the 110 respondents interviewed 88 were used for the data analysis. STUDY DESIGN: An exploratory study was conducted in East London, United Kingdom. The selected sample was interviewed through a questionnaire, based on the Severson Smokeless Tobacco Dependence Scale. RESULTS: Cross tabulations report that in a sample of 88 South Asian UK resident men 46.6% used leaf (paan), 43.2% used processed form of chewing tobacco and 10.2% used gutka. Older age (67%) respondents were more likely than the younger age (30%) respondents to chew tobacco. The frequency of purchase of chewing tobacco is reported high (67.2%) in the older age group than the younger age group (50%). CONCLUSION: This current study used an amended form of the Severson Smokeless Tobacco Scale questionnaire to study the dependency on smokeless tobacco. The study could be developed in the selection of the sample, which would include both males and females to study the dependency on smokeless tobacco.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».