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Enregistrement W2153602787 · doi:10.1093/her/cyl102

The impact of school smoking policies and student perceptions of enforcement on school smoking prevalence and location of smoking

2006· article· en· W2153602787 sur OpenAlexafffundabout
Chris Y. Lovato, Catherine M. Sabiston, Valerie Hadd, Candace I. J. Nykiforuk, H. Sharon Campbell

Notice bibliographique

RevueHealth Education Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnforcementSmoking prevalenceTobacco usePerceptionTobacco controlMedicineEnvironmental healthPsychologyPolitical sciencePublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to comprehensively assess the impact of school tobacco policy intention, implementation and students' perceptions of policy enforcement on smoking rates and location of tobacco use during the school day. Data were obtained from all students in Grades 10-11 (n = 22,318) in 81 randomly selected schools from five Canadian provinces. Policy intention was assessed by coding written school tobacco policies. School administrators most familiar with the tobacco policy completed a survey to assess policy implementation. Results revealed policy intention and implementation subscales did not significantly predict school smoking prevalence but resulted in moderate prediction of tobacco use on school property (R(2) = 0.21-0.27). Students' perceptions of policy enforcement significantly predicted school smoking prevalence (R(2) = 0.36) and location of tobacco use (R(2) = 0.23-0.63). The research findings emphasize: (i) the need to consider both written policy intention and actual policy implementation and (ii) the existence of a policy is not effective in controlling tobacco use unless the policy is implemented and is perceived to be strongly enforced.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,417 · 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'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

Citations67
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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