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Enregistrement W2158913458 · doi:10.1093/alcalc/agh120

DRINKING PATTERNS AND PERSPECTIVES ON ALCOHOL POLICY: RESULTS FROM TWO ONTARIO SURVEYS

2004· article· en· W2158913458 sur OpenAlexafffundabout
Norman Giesbrecht, Anca Ialomiteanu, Lise Anglin

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCentre for Addiction and Mental HealthHelsingin Yliopisto
Mots-clésRespondentAlcohol Use Disorders Identification TestMarital statusAuditInjury preventionLogistic regressionSuicide preventionAlcoholPsychologyPoison controlEnvironmental healthHuman factors and ergonomicsGovernment (linguistics)DemographyMedicineBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Previous research has shown that heavier drinkers, in comparison to light drinkers or abstainers, are more likely to favour increased access to alcohol and relaxation of control policies. Often, studies have not examined whether attitudes to alcohol policies vary according to a respondent's pattern of drinking. This study examined the association between drinking variables and views on policy, using six drinking variables and six topics on alcohol policy. METHODS: Data were available from two Ontario surveys conducted in 2000 and 2002, which took representative samples of adults, aged 18 and older, selected by random digit dialling, who participated in interviews over the telephone (n = 1294 and 1206, respectively). Drinking variables include drinking status, drinking frequency, usual number of drinks, typical weekly volume, frequency of 5+ drinks per occasion and Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT) scores. Six policy items were examined: alcohol taxes, warning labels, density of retail alcohol outlets, privatization of government liquor stores, alcohol advertising and consultation with health experts on decisions on alcohol policy. Logistic regression analyses included five demographic variables: gender, age, marital status, education and income. RESULTS: Among males, there was strong support for increased access to alcohol and fewer controls over alcohol policies. This relationship, although not as strong, also emerged for frequent consumers, high volume drinkers and those with a higher AUDIT score. CONCLUSION: Whether it is intentional or not, government policies that tend to make alcohol more available cater to young, heavy-drinking males who possibly experience problems in connection with their drinking behaviour.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations37
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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