Changes in smoking behaviors from late childhood to adolescence: Insights from the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine smoking behaviors in Canadian youth from late childhood to adolescence. By following participants from as young as 10 and 11 years, the authors proposed to identify distinct developmental pathways of smoking acquisition. DESIGN: Growth mixture modeling was used to identify developmental trajectories of smoking among 10- to 17-year-old participants of the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth. MAIN OUTCOME MEASURES: Developmental trajectories of trying smoking, smoking frequency, and smoking intensity. RESULTS: Five developmental trajectories related to smoking frequency were identified, of which 2 were acquisition patterns that led to daily smoking at age 16-17, and 3 were experimentation patterns that led to nonsmoking at age 16-17. The largest variability in changes in smoking behavior over time was the reported level of smoking frequency. CONCLUSION: Analysis showed that there is more than 1 way in which Canadian children and adolescents acquire smoking behaviors over time. The authors were able to differentiate patterns of experimentation from patterns of acquisition. Whereas experimentation has been generally considered as 1 of the stages in the smoking acquisition process leading to regular smoking, these results indicate that experimentation can be described as a distinct process in itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».