Methods of the ITC Four Country Smoking and Vaping Survey, wave 1 (2016)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe the methods of the 2016 International Tobacco Control (ITC) Four Country Smoking and Vaping (4CV) Survey, conducted in 2016 in Australia (AU), Canada (CA), England (EN) and the United States (US). METHODS: The respondents were cigarette smokers, former smokers (quit within the previous 2 years), and at-least-weekly vapers, aged 18 years and older. Eligible cohort members from the ITC Four Country Survey (4C) were retained. New respondents were sampled by commercial firms from their panels. Where possible, ages 18-24 and vapers were oversampled. Data were collected online, and respondents were remunerated. Survey weights were calibrated to benchmarks from nationally representative surveys. RESULTS: Response rates by country for new recruits once invited ranged from 15.2 to 49.6%. Sample sizes for smokers/former smokers were 1504 in AU, 3006 in CA, 3773 in EN and 2239 in the US. Sample sizes for additional vapers were 727 in CA, 551 in EN and 494 in the US. CONCLUSION: The International Tobacco Control Four Country Smoking and Vaping Survey design and data collection methods allow analyses to examine prospectively the use of cigarettes and nicotine vaping products in jurisdictions with different regulatory policies. The effects on the sampling designs and response quality of recruiting the respondents from commercial panels are mitigated by the use of demographic and geographic quotas in sampling; by quality control measures; and by the construction of survey weights taking into account smoking/vaping status, sex, age, education and geography.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».