The role of economic and cultural status as risk indicators for alcohol and marijuana use among adolescents
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A number of reports suggest that Aboriginal cultural status is a major risk indicator for drug and alcohol use. The primary purpose of the present paper was to determine whether Aboriginal cultural status is independently associated with risk behaviours, such as marijuana use and alcohol abuse, among youth after multivariate adjustment for other factors, such as socioeconomic status. METHODS: Every student between grades 5 and 8 in Saskatoon, Saskatchewan, was asked to complete a questionnaire in February 2007. Logistic regression was used to determine the independent risk indicators associated with alcohol abuse and marijuana use. RESULTS: Four thousand ninety-three youth participated in the school health survey. At the cross-tabulation level, cultural status and neighbourhood income were both strongly associated with alcohol and marijuana use. After multivariate adjustment, the association between Aboriginal cultural status and alcohol abuse was not statistically significant (crude OR=3.52 to adjusted OR=0.80). For marijuana use, the association was significantly reduced (crude OR=9.91 to adjusted OR=2.79). After controlling for all other variables, results showed that low-income youth were 103% more likely to get drunk at least once and were 163% more likely to have tried marijuana at least once. CONCLUSION: To be more successful, future policies directed toward reducing risk behaviours among youth should consider neighbourhood income characteristics.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».