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Enregistrement W2124112945 · doi:10.1136/tobaccocontrol-2011-050296

Assessing secondhand smoke exposure with reported measures

2012· review· en· W2124112945 sur OpenAlexaff
Érika Ávila-Tang, Jessica L. Elf, K. Michael Cummings, Geoffrey T. Fong, Melbourne F. Hovell, Jonathan D. Klein, Robert McMillen, Jonathan P. Winickoff, Jonathan M. Samet

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoJohns Hopkins UniversityFlight Attendant Medical Research Institute
Mots-clésSecondhand smokeEnvironmental healthContext (archaeology)MedicineProxy (statistics)SmokeComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-smokers are exposed to tobacco smoke from the burning cigarette and the exhaled smoke from smokers. In spite of decades of development of approaches to assess secondhand smoke exposure (SHSe), there are still unresolved methodological issues. This manuscript summarises the scientific evidence on the use of SHSe reported measures and their methods, objectives, strengths and limitations; and discusses best practices for assessing behaviour leading to SHSe for lifetime and immediate or current SHSe. Recommendations for advancing measurement science of SHSe are provided. Behavioural measures of SHSe commonly rely on self-reports from children and adults. Most commonly, the methodology includes self, proxy and interview-based reporting styles using retrospective recall or diary-style reporting formats. The reporting method used will vary based upon the subject of interest, assessment objectives and cultural context. Appropriately implemented, reported measures of SHSe provide an accurate, timely and cost-effective method for assessing exposure time, location and quantity in a wide variety of populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,193
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations152
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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