Beyond Smoking Prevalence: Exploring the Variability of Associations between Neighborhood Exposures across Two Nested Spatial Units and Two-Year Smoking Trajectory among Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Young adults have the highest prevalence of smoking amongst all age groups. Significant uptake occurs after high school age. Although neighborhood exposures have been found to be associated with smoking behavior, research on neighborhood exposures and the smoking trajectories among young adults, and on the role of geographic scale in shaping findings, is scarce. We examined associations between neighborhood exposures across two nested, increasingly large spatial units and smoking trajectory over two years among young adults living in Montreal, Canada. A sample of 2093 participants aged 18-25 years from the Interdisciplinary Study of Inequalities in Smoking (ISIS) was surveyed. The dependent variable was self-reported smoking trajectory over the course of two years. Residential addresses, data on presence of tobacco retail outlets, and the presence of smoking accommodation facilities were coded and linked to spatial units. Three-level multinomial models were used to examine associations. The likelihood of being a smoker for 2+ years was significantly greater among those living in larger spatial unit neighborhoods that had a greater presence of smoking accommodation. This association was not statistically significant at the smaller spatial units. Our findings highlight the importance of studying young adults' smoking trajectories in addition to static smoking outcomes, and point to the relevance of considering spatial scale in studies of neighborhoods and 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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».