Notice bibliographique
Résumé
Tobacco use is one of the most preventable sources of death and disease, and yet remains a worldwide problem. With the rising costs of healthcare, the focus of efforts to control them has honed in on lifestyle behaviors that contribute to the escalating costs. Within the scope of this scrutiny, the prevention or cessation of smoking and tobacco usage has become a global priority and a major focal point of worldwide anti-tobacco initiatives. The World Health Organization (WHO) has identified cessation interventions by health care professionals as a crucial factor in successful patient smoking cessation, and studies have shown that personal smoking behaviors by health care professionals are a barrier to effective smoking cessation interventions by those professionals (Lally et al., 2008; Radsma & Bottorff, 2009). This knowledge fueled the creation and distribution of global surveys by the WHO, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), and the Canadian Public Health Association (CPHA) to investigate the prevalence of smoking behaviors in health care professionals and in health care students (“Global Health Professions,” 2014; “WHO/CDC Global,” 2014). This study utilized the Global Health Professions Student Survey. The current study investigated the prevalence of smoking in nursing students of all educational levels at East Tennessee State University, with the expectation that the percentage of students who currently smoke would be substantially lower than that of students who do not smoke. The survey also investigated attitudes towards the role of health professionals in patient smoking cessation and towards personal smoking behaviors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».