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Enregistrement W2129775152 · doi:10.1186/2191-1991-1-15

The effect of job stress on smoking and alcohol consumption

2011· article· en· W2129775152 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHealth Economics Review · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueWorkplace Health and Well-being
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthExtant taxonAlcohol consumptionCoping (psychology)PersonalityPopulationConsumption (sociology)Public healthPsychologyMedicineClinical psychologySocial psychologyAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the effect of job stress on two key health risk-behaviors: smoking and alcohol consumption, using data from the Canadian National Population Health Survey. Findings in the extant literature are inconclusive and are mainly based on standard models which can model differential responses to job stress only by observed characteristics. However, the effect of job stress on smoking and drinking may largely depend on unobserved characteristics such as: self control, stress-coping ability, personality traits and health preferences. Accordingly, we use a latent class model to capture heterogeneous responses to job stress. Our results suggest that the effects of job stress on smoking and alcohol consumption differ substantially for at least two "types" of individuals, light and heavy users. In particular, we find that job stress has a positive and statistically significant impact on smoking intensity, but only for light smokers, while it has a positive and significant impact on alcohol consumption mainly for heavy drinkers. These results provide suggestive evidence that the mixed findings in previous studies may partly be due to unobserved individual heterogeneity which is not captured by standard models.

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.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,322 · 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