Exposure to secondhand smoke in vehicles among Canadian adolescents: Years after the adoption of smoke-free car laws
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to secondhand smoke (SHS) can result in several adverse health consequences. SHS concentrations in vehicles can significantly exceed levels present in other enclosed spaces. Years after the adoption of smoke-free car laws, this study examined the prevalence of exposure to SHS in vehicles among adolescents. Data were utilized from the 2016-2017 Canadian Student Tobacco, Alcohol and Drugs Survey (n = 48,444). The prevalence of exposure to SHS in cars was estimated by grade level and demographic characteristics. The results showed a gradient by grade level in exposure to SHS with students in upper-grade levels reporting a higher prevalence of SHS in cars. SHS varied by province, with the lowest rate found in British Columbia (15.6%) and the highest in Saskatchewan (36.9%). The provinces with laws that extend protections to older children also had high rates of SHS exposure among students in upper-grade levels. Students exposed to SHS were more likely to engage in risky behaviors, including the use of marijuana, alcohol, cigarettes, and e-cigarettes. Despite laws prohibiting smoking in vehicles carrying children, SHS prevalence remains high. While enforcement of these laws may be challenging, persuasion campaigns highlighting that children are especially vulnerable to the health risks of SHS may be beneficial.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».