PROBLEMS WITH THE GRADUATED FREQUENCY APPROACH TO MEASURING ALCOHOL CONSUMPTION: RESULTS FROM A PILOT STUDY IN TORONTO, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate advantages and disadvantages of the graduated frequency (GF) approach, which asks about the frequency of alcohol consumption at mutually exclusive quantity levels (i.e. 12 or more drinks, at least eight drinks but less than 12, etc.). METHODS: Telephone survey of 464 adults aged 18 and older in Toronto, Canada, using random digit dialing and computer-assisted telephone interviewing. RESULTS: Respondents reported higher frequency and volume of drinking on the GF compared to overall and beverage-specific quantity-frequency type measures; however, at least 16% of GF responses included double counting on their frequency estimates using the GF. When these cases were excluded or corrected, differences between the GF and quantity-frequency measures mostly disappeared. The GF was superior to quantity-frequency measures for identifying heavy episodic drinkers. However, the GF had little advantage over the weekly recall method except for identifying very infrequent (i.e. less often than twice a month) heavy drinkers. CONCLUSIONS: Because the GF has a high rate of response errors in terms of measuring frequency of alcohol consumption, other combinations of measures, including alternate measures of heavy episodic drinking should be considered.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».