Ethno‐specific patterns of adolescent tobacco use and the mediating role of acculturation, peer smoking, and sibling smoking
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The objectives of this study are to identify the relationship between ethnic identity and tobacco use, and to examine the mediating effects of peer and sibling smoking and acculturation. DESIGN AND MEASUREMENTS: Data were drawn from a cross-sectional survey of 3400 Toronto students, sampled from 30 schools between 1998 and 2000. Primary ethnic identity was based on adolescents' self-identification of their ethnic heritage condensed to 12 groups for analysis. Tobacco use was measured as a dichotomy, predicting non-smoking in the past year. Multivariate logistic regression models were employed to test for baseline differences in non-smoking by ethnic identity. Subsequent models adjusted for controls (age, gender, social class, religious attendance, educational achievement) and introduced mediators. FINDINGS: Results indicated that smoking varied among adolescents of differing ethnic identities. Adolescents of western European, eastern European and southern European ethnicity were considerably less likely to be non-smokers, while Chinese, South Asian and East Indian and West Indian youth were more inclined to be non-smokers. The discrepancies in rates of non-smoking among western European and South Asian and East Indian adolescents were explained by a combination of peer and sibling smoking and acculturation; among southern European and eastern European youth via peer and sibling smoking; and by neither peer and sibling smoking nor acculturation for Chinese and West Indian youth. CONCLUSIONS: This paper demonstrates that disparities in tobacco use among certain ethnic groups can be explained by peer and sibling smoking and acculturation; however, for other ethnic groups, knowledge of the processes that account for differences in tobacco use remains less clear.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».