Factors related to adolescents' estimation of peer smoking prevalence
Notice bibliographique
Résumé
Although adolescents who overestimate peer smoking prevalence are more likely to smoke, little research has focused on the factors associated with why the majority of adolescents overestimate peer smoking rate. The purpose of this study was to examine demographic, social, environmental and behavioural characteristics related to overestimation of peer smoking prevalence among secondary school students. The current study analysed data collected in two Canadian studies that used the Tobacco Module of the School Health Action, Planning and Evaluation System, a school-based questionnaire. One study surveyed 23 458 students (Grades 9-13) in 29 schools during 2001-02, and the other surveyed 25 452 students in 39 schools in 2003. Results of multiple logistic regression indicate that grade, gender, close friends' smoking, seeing smoking at school, family members' smoking, smoking in the home and smoking status have a clear association with overestimation; school smoking rate and susceptibility to smoking show a tentative relationship and warrant further study. Other factors may also be important for prevalence estimation, and further research is needed to identify these factors. Since adolescents tend to overestimate peer smoking prevalence and perceived prevalence is in turn linked to smoking behaviour, interventions should focus on creating realistic perceptions of smoking prevalence.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».