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Enregistrement W2793709247 · doi:10.15288/jsad.2018.79.239

Alcohol’s Harm to Others: Opportunities and Challenges in a Public Health Framework

2018· article· en· W2793709247 sur OpenAlexaff
Katherine J. Karriker‐Jaffe, Robin Room, Norman Giesbrecht, Thomas K. Greenfield

Notice bibliographique

RevueJournal of Studies on Alcohol and Drugs · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésHarmPublic healthHarm reductionSuicide preventionPoison controlIntervention (counseling)Occupational safety and healthInjury preventionHuman factors and ergonomicsImpulse (physics)Environmental healthPsychologyMedicinePublic relationsPolitical scienceSocial psychologyPsychiatryNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergent and growing body of research on alcohol's harm to others (AHTO), or secondhand effects of drinking, has important implications for prevention, intervention, and policy. Those victimized by other drinkers tend to favor effective alcohol policies more than their nonvictimized peers, but often a community's impulse will be to combat AHTO by targeting and stigmatizing individual heavy drinkers, rather than taking a public health approach to reducing harm. Here we discuss opportunities and challenges in selecting ways of reducing AHTO. We make a case for adopting joint public health and individual approaches to reduce AHTO.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,357
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,045 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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