Gender Differences in Public and Private Drinking Contexts: A Multi-Level GENACIS Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This multi-national study hypothesized that higher levels of country-level gender equality would predict smaller differences in the frequency of women's compared to men's drinking in public (like bars and restaurants) settings and possibly private (home or party) settings. GENACIS project survey data with drinking contexts included 22 countries in Europe (8); the Americas (7); Asia (3); Australasia (2), and Africa (2), analyzed using hierarchical linear models (individuals nested within country). Age, gender and marital status were individual predictors; country-level gender equality as well as equality in economic participation, education, and political participation, and reproductive autonomy and context of violence against women measures were country-level variables. In separate models, more reproductive autonomy, economic participation, and educational attainment and less violence against women predicted smaller differences in drinking in public settings. Once controlling for country-level economic status, only equality in economic participation predicted the size of the gender difference. Most country-level variables did not explain the gender difference in frequency of drinking in private settings. Where gender equality predicted this difference, the direction of the findings was opposite from the direction in public settings, with more equality predicting a larger gender difference, although this relationship was no longer significant after controlling for country-level economic status. Findings suggest that country-level gender equality may influence gender differences in drinking. However, the effects of gender equality on drinking may depend on the specific alcohol measure, in this case drinking context, as well as on the aspect of gender equality considered. Similar studies that use only global measures of gender equality may miss key relationships. We consider potential implications for alcohol related consequences, policy and public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».