Susceptibility to Smoking Among White and Chinese Nonsmoking Adolescents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To document the prevalence of susceptibility to smoking among a sample of White/Caucasian and Chinese Canadian adolescent nonsmokers, and to explore the factors that might explain who is susceptible to smoking. DESIGN: This study used a secondary analysis of data from students participating in the British Columbia Youth Survey on Smoking and Health in 2001/2002. SAMPLE: The sample included 1,870 10th and 11th graders who were nonsmokers with either a White or a Chinese ethnic background. MEASUREMENTS: Questionnaire data consisted of demographic and social factors, previous smoking experience, and susceptibility to smoking. RESULTS: Among the total sample, 27.7% were susceptible to smoking. Multivariate logistic regression analysis revealed that 11th graders were less susceptible than 10th graders (odds ratio [OR]=0.80, 95% confidence interval [CI] 0.64-0.99), and girls were more susceptible than boys (OR=1.32, 95% CI 1.05-1.65). Ethnicity did not help to explain susceptibility to smoking in this study. CONCLUSIONS: The findings indicated the effects of gender and grade on predicting susceptibility to smoking. Even though the Chinese Canadian adolescents had the same risk of susceptibility to smoking as White/Caucasians, the factors that put them at risk may be different, which suggests the need to further examine the ethnic-specific predictors of susceptibility to smoking.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».