An examination of the smoking identities and taxonomies of smoking behaviour of youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To address observations that the smoking identities of youth are valid descriptors of their smoking behaviour, we examined the relationships between self-reported smoking identities, perceived levels of addiction, and established taxonomies of smoking behaviour of youth. METHOD: Cross-sectional data were collected on demographics, perceived extent of addiction to tobacco, smoking history, and self-reported smoking identity from questionnaires administered to 8225 students in British Columbia, Canada. A total of 7246 participants were categorised according to four smoking taxonomies established in the literature. Differences in perceived physical and mental addiction between smoking identity groups were calculated. The strength of the associations between the taxonomies of smoking and the smoking identity groups was also assessed. RESULTS: There were significant differences in perceived levels of physical (Kruskal-Wallis chi(2) = 3985.02, p<0.001) and mental (Kruskal-Wallis chi(2) = 4046.09, p<0.001) addiction to tobacco by the participants' self-reported smoking identity. Youth smoking identities were modestly associated with the established smoking taxonomies (Pearson C contingency coefficient = 0.64-0.72). CONCLUSION: Self-reported smoking identities appear to provide valid characterisation of the smoking behaviour of youths that complement and elaborate existing taxonomies of smoking behaviour. Questions about self-reported smoking identity should be used in conjunction with smoking behaviour taxonomies when investigating youth smoking behaviours.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».