Tracking Hookah Bars in New York: Utilizing Yelp as a Powerful Public Health Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While cigarette use has seen a steady decline in recent years, hookah (water pipe) use has rapidly increased in popularity. While anecdotal reports have noted a rise in hookah bars, methodological difficulties have prevented researchers from drawing definitive conclusions about the number of hookah bars in any given location. There is no publicly available database that has been shown to reliably provide this information. It is now possible to analyze Internet trends as a measure of population behavior and health-related phenomena. OBJECTIVE: The objective of the study was to investigate whether Yelp can be used to accurately identify the number of hookah bars in New York State, assess the distribution and characteristics of hookah bars, and monitor temporal trends in their presence. METHODS: Data were obtained from Yelp that captures a variety of parameters for every business listed in their database as of October 28, 2014, that was tagged as a "hookah bar" and operating in New York State. Two algebraic models were created: one estimated the date of opening of a hookah bar based on the first Yelp review received and the other estimated whether the bar was open or closed based on the date of the most recent Yelp review. These findings were then compared with empirical data obtained by Internet searches. RESULTS: From 2014 onward, the date of the first Yelp review predicts the opening date of new hookah bars to within 1 month. Yelp data allow the estimate of such venues and demonstrate that new bars are not randomly distributed, but instead are clustered near colleges and in specific racial/ethnic neighborhoods. New York has seen substantially more new hookah bars in 2012-2014 compared with the number that existed prior to 2009. CONCLUSIONS: Yelp is a powerful public health tool that allows for the investigation of various trends and characteristics of hookah bars. New York is experiencing tremendous growth in hookah bars, a worrying phenomenon that necessitates further investigation.
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».