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Enregistrement W2065135361 · doi:10.1111/j.1360-0443.2005.01224.x

Measuring alcohol consumption—should the ‘graduated frequency’ approach become the norm in survey research?

2005· article· en· W2065135361 sur OpenAlexaff
Gerhard Gmel, Kathryn Graham, Hervé Kuendig, Sandra Kuntsche

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismWorld Health Organization
Mots-clésAlcohol consumptionNorm (philosophy)Consumption (sociology)AlcoholYield (engineering)Measure (data warehouse)EconometricsMathematicsStatisticsPsychologyMedicineEnvironmental healthComputer sciencePolitical scienceSociologyBiologySocial scienceData miningPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To analyse whether recommendations for the graduated frequency (GF) approach to measure alcohol consumption are justified in a multi-cultural comparative study. DESIGN: Representative surveys, conducted between 1995 and 2003, of 10 countries participating in the GENACIS project (Gender, Alcohol and Culture: an International Study). MEASUREMENTS: Usual quantity, usual frequency and mean consumption per day measured with three instruments: GF, generic quantity-frequency (QF) and beverage-specific quantity-frequency (QFBS). FINDINGS: The GF did not consistently yield higher volumes and quantities across all countries compared with the generic QF, while the QFBS resulted in higher quantities and higher volumes compared with the GF (in all but one country) and the QF. Frequencies were mostly higher on the GF compared with the QF and QFBS but there was also evidence of over-reporting of frequencies with the GF. Results for the GF suggested that it was implemented improperly in at least three of the 10 countries. CONCLUSION: The GF does not appear to be appropriate for cross-cultural research. It results in over-reporting of frequencies and appears to be too complex to be administered correctly in many countries. The best measure for these purposes appeared to be the QFBS particularly because it captures more effectively the variability of different alcoholic beverages with different ethanol contents and consumption with different vessel sizes.

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)0,002
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,358
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,026 · 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

Citations70
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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