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Enregistrement W2909105546 · doi:10.24095/hpcdp.39.1.02f

Explorer et visualiser à échelle fine les facteurs socioéconomiques,l’accès aux boissons alcoolisées et l’incidence de l’environnementbâti sur les dépenses en alcool dans la ville de Toronto :démarche d’analyse spatiale

2019· article· fr· W2909105546 sur OpenAlexaffvenueabout
Andrew Leung, Jane Law, Martin Cooke, Scott T. Leatherdale

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction De nombreux Canadiens continuent de boire beaucoup plus d’alcool que ce que préconisent les Directives de consommation d’alcool à faible risque. Dans cette étude, nous avons illustré les variations spatiales associées aux dépenses engagées dans des établissements licenciés à Toronto et nous avons examiné les effets des facteurs socioéconomiques locaux, de l’accès aux boissons alcoolisées et de l’incidence de l’environnement bâti sur les dépenses en alcool à l’échelle des aires de diffusion (AD). Méthodologie D’après l’Enquête sur les dépenses des ménages de 2010, ce sont les dépenses totales moyennes des ménages à l'échelle des AD en boissons alcoolisées achetées dans des établissements licenciés qui sont la variable ayant la plus grande incidence sur les résultats. L’indice de Moran et l’indice local de Moran ont été utilisés pour quantifier les variations spatiales et pour identifier les points chauds et les points froids en termes de dépenses. Nous avons utilisé, dans divers modèles multidimensionnels de régression spatiale, les caractéristiques socioéconomiques à l’échelle des AD tirées du Recensement de 2006 ainsi que des ensembles de données de 2008 de DMTI Spatial et de 2010 de CanMap concernant la densité des établissements licenciés et les autres caractéristiques socioéconomiques de l’environnement bâti afin de prédire les dépenses en alcool. Résultats Les principaux indicateurs à échelle fine associés aux dépenses en alcool étaient le pourcentage de personnes occupant des postes dans les domaines de la gestion ou des finances ainsi que le pourcentage de personnes ayant une éducation post-secondaire (une augmentation d’une unité étant associée à des augmentations respectives de l’ordre de 78,6 % et de 35,0 % des dépenses). La présence de lignes de métro dans l’environnement immédiat et dans le quartier constituait aussi un facteur important (une augmentation d’une unité entraînant des hausses de l’ordre de respectivement 5 % et 28 % des dépenses). La densité des points de vente d’alcool constituait également un facteur positif sur les dépenses en alcool. Conclusion Les liens entre les dépenses en alcool engagées dans des établissements licenciés et les caractéristiques des zones à échelle fine mettent en lumière l’importance que pourraient jouer les facteurs à cette échelle dans notre compréhension de la consommation d’alcool. Bien comprendre les caractéristiques des unités géographiques à échelle fine et les variations spatiales en matière de dépenses en alcool pourrait offrir des outils pour les politiques et initiatives de réduction de la consommation d’alcool.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,295 · 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
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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