Comparison of heavy episodic drinking patterns between Korean and Chinese immigrants
Notice bibliographique
Résumé
Ruderman, D., Clapp, J., Hofstetter, C., Irvin, V., Kang, S., & Hovell, M. (2016). Comparison of heavy episodic drinking patterns between Korean and Chinese immigrants. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 5(2), 65-71. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v5i2.220Objective: Drinking-related problems are increasing among Asian immigrants despite the popular perceptions of a “model minority.” Sociocultural factors may relate to differing drinking patterns among subsets of Asian American populations. This study explores the relationship between nationality and alcohol consumption among Chinese and Korean Americans, specifically in regards to acculturation and social networks.Method: First-generation Chinese and Korean immigrants residing in the greater Los Angeles area were recruited (N= 2715). Structured interviews were conducted over the phone and by professional bilingual interviewers in the language of participant preference.Results: Although subsamples were demographically similar, Chinese immigrants were less likely to report heavy episodic drinking (HED) than Korean immigrants. Participants in each group with social networks composed of drinkers or problem drinkers and those that encouraged drinking were more likely to report HED themselves.Conclusions: Alcohol consumption and its dynamics are impacted by peer networks among first-generation Chinese and Koreans residing in the United States. While drinking behaviors differ for Chinese and Korean immigrants, the impact of peer’s drinking behaviors on one’s own drinking is paramount. This result has important implications for interventions and the need for further research focusing on the impact of peer interactions and alcohol use among this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».