Incarceration and Current Tobacco Smoking Among Black and Caribbean Black Americans in the National Survey of American Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined the relationship between having a history of incarceration and being a current smoker using a national sample of noninstitutionalized Black adults living in the United States. METHODS: With data from the National Survey of American Life collected between February 2001 and March 2003, we calculated individual propensity scores for having a history of incarceration. To examine the relationship between prior incarceration and current smoking status, we ran gender-specific propensity-matched fitted logistic regression models. RESULTS: A history of incarceration was consistently and independently associated with a higher risk of current tobacco smoking in men and women. Formerly incarcerated Black men had 1.77 times the risk of being a current tobacco smoker than did their counterparts without a history of incarceration (95% confidence interval [CI] = 1.20, 2.61) in the propensity score-matched sample. The results were similar among Black women (prevalence ratio = 1.61; 95% CI = 1.00, 2.57). CONCLUSIONS: Mass incarceration likely contributes to the prevalence of smoking among US Blacks. Future research should explore whether the exclusion of institutionalized populations in national statistics obscures Black-White disparities in tobacco smoking.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».