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Enregistrement W2108489038 · doi:10.1093/eurpub/ckl060

Disentangling gender and age effects on risky single occasion drinking during adolescence

2006· article· en· W2108489038 sur OpenAlexaff
Emmanuel Kuntsche, Gerhard Gmel, Matthias Wicki, Jürgen Rehm, Esther Grichting

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBundesamt für Gesundheit
Mots-clésInjury preventionPoison controlDemographyHuman factors and ergonomicsSuicide preventionAge groupsMedicineOccupational safety and healthPsychologyEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the association between adolescent risky single occasion drinking (RSOD) and gender, age, and the relative age position of students within their class. METHOD: A cross-sectional national representative sample of 7088 from 8th to 10th graders in Switzerland (mean age 14.6; SD = 0.94) as part of the ESPAD international study was analysed using hierarchical linear modelling. RESULTS: Being male, older than the class average and a member of older classes (on average) was associated with a higher RSOD frequency. Additionally, interactions between student and class level were found. The higher the mean class age the greater the difference in RSOD between boys and girls, and the lower the impact on RSOD of the relative age position in a class. CONCLUSIONS: In early and mid-adolescence, prevention efforts should try to impede the modelling of alcohol use of older classmates, whereas in late adolescence gender-specific motives for RSOD should be taken into account.

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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations26
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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