Exploring and visualizing the small-area-level socioeconomic factors, alcohol availability and built environment influences of alcohol expenditure for the City of Toronto:a spatial analysis approach
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many Canadians continue to drink alcohol in excess of the recommended low-risk guidelines. In this study, we visualized the geographic variation of licensed premises alcohol expenditures in Toronto and examined the effects of area-level socioeconomic characteristics, alcohol availability and built environment influences on alcohol expenditures at the Dissemination Area (DA) level. METHODS: Dissemination Area average total household expenditures on alcohol from licensed premises, from the 2010 Survey of Household Spending, was the main outcome variable. Moran's I and Local Moran's I were used to quantify geographic variation and determine hot spots and cold spots of expenditure. We used DA-level socioeconomic characteristics from the 2006 Census of Canada, and the density of licensed premises and other built environment characteristics from the 2008 DMTI Spatial and 2010 CanMap datasets to predict alcohol expenditures in multivariate spatial regression models. RESULTS: The results indicated that the most significant area-level predictors of alcohol expenditure were the percentage of individuals in management or finance occupations and the percentage with postsecondary education (one-unit increases associated with 78.6% and 35.0% increases in expenditures respectively). Presence of subway lines in the immediate and neighbouring areas was also significant (one-unit increases resulted in 5% and 28% increases respectively). Alcohol outlet density was also positively associated with alcohol expenditures. CONCLUSION: The associations identified between licensed premises alcohol expenditures and small-area-level characteristics highlight the potential importance of small-area-level factors in understanding alcohol use. Understanding the small-area-level characteristics of expenditures and geographic variation of alcohol expenditures may provide avenues for alcohol use reduction initiatives and policies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».