When do adolescents become smokers?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To follow the development of a class of pupils' tobacco habits for seven years, and to study differences in tobacco use between girls and boys. SETTING: Kronoberg County in southern Sweden. SUBJECTS: All the approximately 2000 pupils were followed from approximately age 12 to approximately age 18. DESIGN: Yearly cross-sectional surveys from 1994 to 2000. Each year, the pupils filled in an established tobacco questionnaire. They did it anonymously in the classroom. MAIN OUTCOME MEASURES: Percentage of smokers, number of cigarettes smoked per day, and percentage of pupils using "snus", the Swedish variety of oral moist snuff. RESULTS: From grade 6 of compulsory school to grade 12 of upper secondary school, the proportion of daily smokers rose, from 0.2% to 22% for girls and from 0.5% to 14% for boys. Among both genders, the increase occurred mainly between grades 7 and 10, and from grade 10 onwards the daily smokers were the largest group of smokers. Starting from grade 9, boys had higher total tobacco consumption than girls, as a result of their increased use of "snus", and at the end of the study 39% of the boys used tobacco compared with 34% of the girls. CONCLUSION: Studying young people's tobacco habits over time gives an understanding of when preventive measures should be implemented. In order for these to influence attitudes, they should be put in place well before tobacco is introduced.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».