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Enregistrement W2008979841 · doi:10.1037/a0036483

The relation between number of smoking friends, and quit intentions, attempts, and success: Findings from the International Tobacco Control (ITC) Four Country Survey.

2014· article· en· W2008979841 sur OpenAlexafffundabout
Sara C Hitchman, Geoffrey T. Fong, Mark P. Zanna, James F. Thrasher, Fritz Laux

Notice bibliographique

RevuePsychology of Addictive Behaviors · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UKNational Cancer InstituteRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésTobacco controlQuit smokingSmoking cessationPsychologyContext (archaeology)DemographyThird waveSocial environmentCohortSocial psychologyMedicinePublic healthGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smokers who inhabit social contexts with a greater number of smokers may be exposed to more positive norms toward smoking and more cues to smoke. This study examines the relation between number of smoking friends and changes in number of smoking friends, and smoking cessation outcomes. Data were drawn from Wave 1 (2002) and Wave 2 (2003) of the International Tobacco Control (ITC) Project Four Country Survey, a longitudinal cohort survey of nationally representative samples of adult smokers in Australia, Canada, United Kingdom, and United States (N = 6,321). Smokers with fewer smoking friends at Wave 1 were more likely to intend to quit at Wave 1 and were more likely to succeed in their attempts to quit at Wave 2. Compared with smokers who experienced no change in their number of smoking friends, smokers who lost smoking friends were more likely to intend to quit at Wave 2, attempt to quit between Wave 1 and Wave 2, and succeed in their quit attempts at Wave 2. Smokers who inhabit social contexts with a greater number of smokers may be less likely to successfully quit. Quitting may be particularly unlikely among smokers who do not experience a loss in the number of smokers in their social context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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