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Enregistrement W2367561015 · doi:10.1093/pch/21.4.209

Preventing smoking in children and adolescents: Recommendations for practice and policy

2016· article· en· W2367561015 sur OpenAlexaffabout
Johanne Harvey, Nicholas Chadi

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensCanadian Paediatric Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionHealth professionalsMedicineTobacco useSmoking cessationHealth carePopularityHumanitiesEnvironmental healthPolitical sciencePsychologyNursingPopulationArtSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada has witnessed a general decrease in smoking prevalence among all age groups in recent years. However, despite large numbers of campaigns and interventions, thousands of young Canadians continue to initiate cigarette smoking every year. The increasing popularity of alternative tobacco products and e-cigarettes is also creating new health challenges. Research has shown that the deleterious effects of nicotine and cigarette smoke are significant and long lasting. Health care professionals have key responsibilities in preventing tobacco use among youth and their families, and need to know more about effective smoking prevention and cessation strategies. Clinicians need to integrate tobacco counselling into health assessments of teenagers and be aware of the roles that families, communities and governments can play in promoting tobacco-free environments. Information, effective strategies and opportunities for health care professionals to intervene and advocate for Canadian adolescents are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,304

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,328 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations78
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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