Notice bibliographique
Résumé
Objective . Aboriginal people in Canada are at higher risk to heavy alcohol consumption than are other Canadians. The objective of this study was to examine a set of culturally specific correlates of heavy drinking among First Nations and Métis youth and adults. Methods . Demographic, geographic, socioeconomic and health-related variables were also considered. Data were used from Statistics Canada's 2012 Aboriginal Peoples Survey to predict heavy drinking among 14,410 First Nations and Métis 15years of age and older. Separate sets of binary sequential logistic regression models were estimated for youth and adults. Results . Among youth, those who had hunted, fished or trapped within the last year were more likely to be heavy drinkers. In addition, current smokers and those who most frequently participated in sports were at higher odds of heavy alcohol consumption. Among adults, respondents who had hunted, fished or trapped within the last year were more likely to drink heavily. On the other hand, those who had made traditional arts or crafts within the last year were less likely to drink heavily. Conclusions . Men, younger adults, smokers, those who were unmarried, those who had higher household incomes, and those who had higher ratings of self-perceived health were more likely to be heavy drinkers. Efforts aimed at reducing the prevalence of heavy drinking among this population may benefit from considering culturally specific factors, in addition to demographic variables and co-occurring health-risk behaviors.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».