Alcohol Consumption Patterns: A Gender Comparative Study Among High School Youth in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this study was to examine the alcohol drinking patterns among young male and female alcohol drinkers. METHOD: Data were collected though a questionnaire from 71 grade 11 learners who expressed that they had had an alcoholic drink in the preceding month. 62% of the respondents were male and the remaining 38% was represented by female learners. The data collected was analysed using the Statistical Package for the Social Science (SPSS). RESULTS: This study showed that young people begin using alcohol at a relatively young age. Furthermore, male drinkers have an earlier alcohol debut than their female counterparts. Beer, cider and wine were the most consumed beverages, with males more inclined to drink beer and females gravitating towards drinking wine. There was an even split between ciders in the study, with the majority of both male and female respondents indicating that their drink of choice was cider. Weekends are the most opportune moments for the youth to consume alcohol. Holidays are also earmarked by the youth to engage in alcohol consumption. CONCLUSION: The results show that the age of alcohol debut is as low as 8 years for males and 10 years for females. Males have a higher prevalence of alcohol use than females. There is however no difference in binge drinking between the two gender as binge drinking and drinking to get drunk are the preferred methods of alcohol consumption for both genders.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».