Social demography of alcohol‐related harm to children in Australia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study seeks to establish the prevalence alcohol-related harms to children (ARHC) that occur because of others' drinking in the general population and examine how this varies by who was reported to have harmed the child and socio-demographic factors. DESIGN AND SETTING: A randomly selected cross-sectional national population telephone survey undertaken in 2008 in Australia. PARTICIPANTS: A total of 1142 adult respondents who indicated they lived with or had a parental/carer role for children. MEASUREMENTS: Questions included whether children had been negatively affected in any way, left unsupervised or in an unsafe situation, verbally abused, physically hurt or exposed to serious family violence because of others' drinking in the past year. FINDINGS: Twenty-two per cent of respondents reported children had been affected because of another's drinking in the past year; 3% reported substantial harm. Respondents most commonly reported that children were verbally abused because of others' drinking (9%). Participants in single-carer households were more likely to report ARHC than participants in households with two carers, and participants who drank weekly were more likely to report ARHC than those who did not drink. CONCLUSIONS: Almost a quarter of those with a caring role for children in Australia reported that a child or children with whom they lived or for whom they were responsible have been affected adversely by others' alcohol consumption in the past year. The problem extends across the social spectrum, but children in single-parent homes may be at higher risk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».