Second‐hand drinking may increase support for alcohol policies: New results from the 2010 <scp>N</scp>ational <scp>A</scp>lcohol <scp>S</scp>urvey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: The harms of second-hand smoke motivated tobacco control legislation. Documenting the effects of harms from others' drinking might increase popular and political will for enacting alcohol policies. We investigated the individual-level relationship between having experienced such harms and favouring alcohol policy measures, adjusting for other influences. DESIGN AND METHODS: We used the landline sample (n = 6957) of the 2010 National Alcohol Survey, a computer-assisted telephone interview survey based on a random household sample in the USA. Multivariable regression models adjusted for personal characteristics, including drinking pattern (volume and heavy drinking), were used to investigate the ability of six harms from others' drinking to predict a three-item measure of favour for stronger alcohol policies. RESULTS: Adjusting for demographics and drinking pattern, number of harms from others' drinking predicted support for alcohol policies (P < 0.001). In a similar model, family- and aggression-related harms, riding with a drink driver and being concerned about another's drinking all significantly influenced favour for stronger alcohol policy. DISCUSSION: Although cross-sectional data cannot prove a causal influence or directionality, the association found is consistent with the hypothesis that experiencing harms from others' drinking (experienced by a majority) makes one more likely to favour alcohol policies. Other things equal, women, racial/ethnic minorities, lower-income individuals and lighter drinkers tend to be more supportive of alcohol controls and policies. CONCLUSIONS: Studies that estimate the impact of harms from other drinkers on those victimised are important and now beginning. Next we need to learn how such information could affect decision makers and legislators.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».