Health‐Risk Behaviors and Protective Factors Among Adolescents in Rural British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study explores the relationship between rural residency, selected protective factors (family and school connectedness along with prosocial peer attitudes), and health-compromising behaviors (alcohol and tobacco use and nonuse of seatbelt) among adolescents. METHODS: statistic to test rural-urban differences separately by gender. Logistic regression analysis was used to examine the relationship between protective factors and behaviors compromising health. FINDINGS: In boys, rural residency was associated with multiple problem behaviors (binge drinking, smokeless tobacco use, and nonuse of seatbelt), whereas for girls it was linked to riding without a seatbelt. The final logistic regression models confirmed that rural environment was a significant risk factor for not wearing a seatbelt among both boys and girls, and smokeless tobacco among boys (adjusted odds ratio between 1.44 and 3.05). Rurality, on the other hand, did not predict binge drinking. Logistic regression analyses also revealed that both school connectedness and prosocial peer attitude protected boys against binge drinking and smokeless tobacco, but the results were not as robust for girls. CONCLUSIONS: These findings could provide information for location-based intervention efforts promoting adolescent health, highlighting the protective role of the school atmosphere and prosocial peer relationships, especially among boys.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».