Job stress and other working conditions: Relationships with smoking behaviors in a representative sample of working Australians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the relationships between current smoking status and psychosocial working conditions. METHODS: A cross-sectional population-based telephone survey was conducted (66% response rate, N = 1,101). Job stress was measured using the demand/control, effort/reward imbalance (ERI), and job pressure models. Multiple regression modelling was conducted for smoking status (current versus non-smokers, and a more restricted analysis of current versus former-smokers) and daily smoking intensity outcomes in relation to job stress measures, working hours, shift work, and other independent variables. RESULTS: After adjustment for age, education, martial status, and hostility, high job strain was positively associated with current smoking in men only. Employment in active jobs was associated with decreased odds of smoking among women only. High strain jobs were associated with decreased odds of current smoking compared to former smoking in women. In men, extreme and moderate job pressure were related to current smoking compared to current non-smoking, and moderate job pressure was associated with current smoking compared with former smokers. Other working conditions associated with smoking were excessive working hours in men and physical demand in women. Daily smoking intensity in current smokers was associated with high psychological demand and with ERI in women. CONCLUSIONS: These results suggest that job stress is related to smoking status at the population level, with different patterns in men and women.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».