Empirical support for a multi‐dimensional model of sensations experienced by youth during their initial smoking episodes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine the dimensionality of sensations experienced during initial tobacco smoking. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Thirteen secondary schools located in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: Data from 1187 adolescents who responded 'yes' to the question: 'Have you ever tried cigarette smoking, even one or two puffs?'. MEASUREMENTS: Participants answered questions about their demographic characteristics, tobacco smoking history and sensations experienced during their initial smoking episodes. FINDINGS: The sensations appear to represent the following three separate but modestly correlated dimensions: a pleasant dimension defined by feeling good and relaxed; an unpleasant dimension defined by coughing, feeling sick and nervous; and a 'buzz' dimension defined by feeling high and dizzy. The three factors made statistically significant contributions to the prediction of transition to regular smoking (defined as having smoked at least 100 cigarettes in one's life-time) after adjusting for age, sex and age at first puff. CONCLUSIONS: The results suggest that three relatively distinct physiological systems appear to explain the relationship between initial smoking sensations and probability of becoming a regular smoker. Researchers examining sensations experienced during initial tobacco smoking episodes should consider using a three-dimensional profile of symptoms composed of pleasant, unpleasant and buzz dimensions.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».