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Enregistrement W2056956025 · doi:10.1046/j.1360-0443.1995.901579.x

Regional differences in drinking among Finnish adolescents

2003· article· en· W2056956025 sur OpenAlexaboutno aff
Sakari Karvonen

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyDemographicsQuarter (Canadian coin)GeographyCross-sectional studyUrbanizationRegional variationPopulationEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional variation in health behaviour can be explained either by differences in the socio-demographic characteristics of population or can be based on some other differences, such as cultural traditions. The purpose of this study was to find out the extent to which provincial differences in adolescents' alcohol use can be reduced to socio-demographic differences between adolescent populations of the provinces. A cross-sectional postal survey data from the Adolescent Health and Lifestyle Survey was used. In 1991, the sample was weighted according to the size of the province. It represented 16- and 18-year-old Finns in each province (n = 6600). Provincial variation in weekly alcohol use was reduced for about one quarter and the ordering of the provinces in drinking changed when the differences in urbanization level between provinces were adjusted. When socio-demographic factors were adjusted two provinces still differed significantly from the other provinces. Our study shows that variation in alcohol use among Finnish adolescents is related to where they live, and not simply to demographics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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