Exploring the association between E-cigarette retailer proximity and density to schools and youth E-cigarette use
Notice bibliographique
Résumé
Limited evidence exists examining the association between e-cigarette retailer density and e-cigarette use among youth. This study explored whether e-cigarette retailer proximity and density to schools were associated with youth use of e-cigarettes in 4 Canadian provinces. Between October and December 2017, an online search identified e-cigarette retailers within 500 m, 1000 m, and 1500 m circular buffer zones around high schools (N = 122) that participated in the COMPASS study in 2017–18. Retailer proximity/density data were linked to student-level data (N = 63,400 students). Multilevel regression models examined the association between e-cigarette retailer proximity and density and ever and current e-cigarette use, controlling for relevant covariates. Results indicated the average school had <1 e-cigarette retailer within 500 m, 1000 m, and 1500 m. Significant between-school variability in the likelihood of ever [σ2μ0 = 0.215 (0.030), p < .0001] and current [σ2μ0 = 0.258 (0.036), p < .0001] e-cigarette use was found among students. However, after controlling for relevant covariates, e-cigarette retailer proximity and density surrounding a school were not significantly associated with the likelihood of ever or currently using e-cigarettes. These findings suggest that students are accessing e-cigarettes through other sources.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».