Substance use and impaired driving prevalence among Francophone and Anglophone postsecondary students in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Substance use and impaired driving increase risk of motor vehicle crashes and deaths. Individual, socio-economic and -cultural factors are associated with these at-risk behaviors; however, little is known if differences exist between the Anglophone majority and minority Francophone populations in Canada. This article describes prevalence of substance use, impaired driving and driving practices by postsecondary student and compares Francophones and Anglophones with respect to these behaviors. METHODS: Postsecondary students between 18 and 24 years attending a Francophone university in Western Canada completed a paper-based survey during class-time. RESULTS: Prevalence of alcohol consumption, binge drinking and marijuana use in the past month were 88.6%, 64.2% and 22.7% respectively. Francophone participants were more likely to consume more alcohol, participate in drinking games, and consume marijuana during the past month than Anglophones. They were also more likely to report impaired-driving, speeding, distracted driving and being passenger in a motor vehicle driven by an impaired driver. CONCLUSION: Awareness campaigns on campus highlighting the risks of substance use and unsafe driving practices should be strengthened and target Francophone students in linguistic minority communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».