Are experimental smokers different from their never-smoking classmates? A multilevel analysis of Canadian youth in grades 9 to 12
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Understanding the characteristics of experimental smoking among youth is critical for designing prevention programs. This study examined which student- and school-level factors differentiated experimental smokers from never smokers in a nationally representative sample of Canadian students in grades 9 to 12. METHODS: School-level data from the 2006 Canadian Census and one built environment characteristic (tobacco retailer density) were linked with data from secondary school students from the 2008-2009 Canadian Youth Smoking Survey and examined using multilevel logistic regression analyses. RESULTS: Experimental smoking rates varied across schools (p < .001). The location (adjusted odds ratio [AOR] = 0.66, 95% CI: 0.49-0.89) of the school (urban vs. rural) was associated with the odds of a student being an experimental smoker versus a never smoker when adjusting for student characteristics. Students were more likely to be experimental smokers if they were in a lower grade, reported low school connectedness, used alcohol or marijuana, believed that smoking can help people relax, received pocket money each week and had a family member or close friend who smoked cigarettes. CONCLUSION: School-based tobacco prevention programs need to be grade-sensitive and comprehensive in scope; include strategies that can increase students' attachment to their school; and address multi-substance use, tobacco-related beliefs and the use of pocket money. These programs should also reach out to students who have smoking friends and family members. Schools located in rural settings may require additional resources.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».