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Enregistrement W2783260684 · doi:10.1111/dar.12650

The International Alcohol Control Study: Methodology and implementation

2018· article· en· W2783260684 sur OpenAlexfundno aff
Taisia Huckle, Sally Casswell, Anne Marie MacKintosh, Surasak Chaiyasong, Phạm Việt Cường, Neo K. Morojele, Charles Parry, Petra Meier, John Holmes, Sarah Callinan, Marina Piazza, Elena Kazantseva, Tsogzolmaa Bayandorj, Gaile Gray‐Phillip, Sharon Haliday, Sungsoo Chun, Miriam Welch, Thomas Graydon‐Guy, Karl Parker

Notice bibliographique

RevueDrug and Alcohol Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Research Council of New ZealandSouth African Medical Research CouncilMedical Research CouncilHealth Promotion AgencyInternational Development Research CentreWorld Health Organization
Mots-clésProtocol (science)Alcohol consumptionConsumption (sociology)PurchasingSurvey data collectionAlcoholEnvironmental healthMedicineBusinessMarketingSociologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND AIMS: The International Alcohol Control (IAC) Study is a multi-country collaborative project to assess patterns of alcohol consumption and the impact of alcohol control policy. The aim of this paper is to report the methods and implementation of the IAC. DESIGN AND METHODS: The IAC has been implemented among drinkers 16-65 years in high- and middle-income countries: Australia, England, Scotland, New Zealand, St Kitts and Nevis, Thailand, South Africa, Peru, Mongolia and Vietnam (the latter four samples were sub-national). Two research instruments were used: the IAC survey of drinkers and the Alcohol Environmental Protocol (a protocol for policy analysis). The survey was administered via computer-assisted interview and the Alcohol Environmental Protocol data were collected via document review, administrative or commercial data and key informant interviews. RESULTS: The IAC instruments were readily adapted for cross-country use. The IAC methodology has provided cross-country survey data on key measures of alcohol consumption (quantity, frequency and volume), aspects of policy relevant behaviour and policy implementation: availability, price, purchasing, marketing and drink driving. The median response rate for all countries was 60% (range 16% to 99%). Where data on alcohol available for consumption were available the validity of survey consumption measures were assessed by calculating survey coverage found to be 86% or above. Differential response bias was handled, to the extent it could be, using post-stratification weights. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The IAC study will allow for cross-country analysis of drinking patterns, the relationship between alcohol use and policy relevant behaviour in different countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,164
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1640,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,014
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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