Alcohol use among Bhutanese refugees in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to explore factors associated with alcohol use disorders (AUDs) among Bhutanese refugees in Nepal, where there has been a mass third-country resettlement operation in place since 2007. Design/methodology/approach – A case-control study was conducted in which the Alcohol Use Disorder Identification Test (AUDIT) was used to confirm AUDs and participants’ eligibility for placement in a case or control group. A translated questionnaire measuring demographic variables and context of drinking was also administered. Findings – In total, 128 questionnaires were completed (32 cases, 96 controls). Compared to participants without AUDs, those with AUDs were more likely to be older (36-50 years) (OR=10.5, 95 per cent CI 2.17-50.81), (50+years) (OR=10.3, 95 per cent CI 2.02-52.71), illiterate (OR=7.3 (2.80-18.42)), use tobacco (smoking or chewing) (OR=4.3 (1.84-10.01)) and be male (OR=3.5 (1.35-8.67)). Reasons for excessive alcohol use included unemployment, unoccupied time and increased family tensions. Originality/value – The study is the first of which the authors are aware that attempts to examine risk factors associated with AUDs within the context of a mass resettlement operation where camp services are winding down. The findings of this study suggest that greater attention needs to be given toward creating meaningful activities for adult, less educated male migrants awaiting resettlement.
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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 | 0,000 |
| 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 ».