Choctaw Nation Youth Sun Exposure Survey
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of skin cancer is rising among American Indians (AI) but the prevalence of harmful ultraviolet light (UVL) exposures among AI youth is unknown. In 2013, UVL exposures, protective behaviors, and attitudes toward tanning were assessed among 129 AI and Non-Hispanic (NHW) students in grades 8-12 in Southeastern Oklahoma. Sunburn was reported by more than half the AI students and most of the NHW students. One-third of AI students reported never using sunscreen, compared to less than one-fifth of NHW students, but racial differences were mitigated by propensity to burn. Less than 10% of students never covered their shoulders when outside. Girls, regardless of race, wore hats much less often than boys. Regardless of race or sex, more than one-fourth of students never stayed in the shade, and more than one-tenth never wore sunglasses. The prevalence of outdoor tanning did not differ by race, but more than three-fourths of girls engaged in this activity compared to less than half the boys. Indoor tanning was reported by 45% of the girls, compared to 20% of girls nationwide, with no difference by race. Nearly 10% of boys tanned indoors. Among girls, 18% reported more than ten indoor tanning sessions. Over one-quarter of participants agreed that tanning makes people look more attractive, with no significant difference by race or sex. Investigations of UVL exposures should include AI youth, who have not been represented in previous studies but whose harmful UVL exposures, including indoor tanning, may place them at risk of skin cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».