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Enregistrement W2417660083 · doi:10.1097/fbp.0000000000000156

The impact of social context on cigarette self-administration in nondependent smokers

2015· article· en· W2417660083 sur OpenAlexaff
Ekaterina Reymarova, Hera E. Schlagintweit, Sean P. Barrett

Notice bibliographique

RevueBehavioural Pharmacology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Latency (audio)MedicineContext (archaeology)Situational ethicsPsychologySocial psychologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco use in nondependent smokers (i.e. chippers) is believed to be largely determined by situational factors including social context. However, little empirical research has examined how different social contexts impact chippers' smoking behaviour. Twenty-eight (16 men) chippers completed two laboratory sessions where they were offered an opportunity to self-administer puffs of their preferred tobacco brand using a progressive ratio task. During an individual session, participants self-administered cigarettes alone and during a paired session, they self-administered cigarettes with a coparticipant who was also smoking. The strongest predictors for number of self-administered puffs and breakpoint during the paired session were coparticipants' number of puffs and breakpoint, respectively (P<0.001), followed by puffs taken and breakpoint during the individual session (P<0.01). Current smoking frequency (cigarettes/week) did not significantly predict puffs taken or breakpoint during the paired session. Latency to cigarette self-administration during the paired session was correlated positively with coparticipants' latency (P<0.05), but not with latency during the individual session or cigarettes per week. The findings suggest that the presence of another smoker exerts an important influence on the quantity of chippers' smoking behaviour, such that chippers match their smoking behaviour to that of other smokers in their proximate environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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