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Enregistrement W2256299580 · doi:10.18192/riss-ijhs.v4i1.1218

Parental and Peer Influences on Adolescent Smoking: A Literature Review

2014· review· en· W2256299580 sur OpenAlexaffvenue
Cailin Mulvihill

Notice bibliographique

RevueRevue interdisciplinaire des sciences de la santé - Interdisciplinary Journal of Health Sciences · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyAddictionAffect (linguistics)Perspective (graphical)Peer groupPeer influenceSocial influencePeer pressurePublic healthSocial supportSocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Smoking cigarettes has been widely accepted as a negative health behaviour associated with many serious risks. Adolescent smoking is of particular interest from a public health perspective as the initiation of smoking in adolescence has been associated with higher addiction rates in adulthood. This review of the literature will examine the influence of social support networks, particularly parents and peers, on the initiation and escalation of adolescent smoking. The influence of social support networks primarily operates through the social learning theory, in which the adolescent mimics the behaviour of those in their social network. The literature suggests that while parents are more influential in young adolescence, peers become the main source of influence in later adolescence through processes known as peer selection and peer influence. Parents can positively affect adolescents’ smoking behaviour through effective communication and maintenance of a healthy parent-child relationship. Peers can also positively influence smoking behaviour through the same mechanisms of peer influence and selection. Knowledge of how parents and peers influence adolescent smoking initiation and escalation can potentially assist in developing public health programming that targets this high-risk behaviour.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,409 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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