Diffusion of substance abuse in Serbia
Notice bibliographique
Résumé
Substance abuse is a group of diseases or habits that leave serious consequences for human health and life. These include smoking, alcoholism and drug addiction. Substance abuse is also called diseases of conduct. The goal of this research is to assess the prevalence and characteristics of addictions in certain territorial parts of Serbia, based on gender, age, type of settlement, level of education and wealth status. In the implementation of this goal, survey research data were analyzed conducted by the Institute of Public Health of Serbia. The results showed that the addictions are widespread in Serbia. Thus, 10% of school children are constant smokers and 5,4% of them occasionally smoke 2,5 years on average. As for the adult population, 27,7% smoke on daily basis and 5,9% are occasional smokers, so the prevalence of smoking is 33,6%. The average smoking experience is about 19 years. All this is very different in different parts of Serbia, depending on the settlement type, gender, age, education and wealth status. In addition to active smoking on daily basis, there is a high percentage of those who are exposed to cigarette smoke. Only a quarter of the population believes that smoking is harmful, and about a third of the smokers wants to quit smoking. Alcohol consumption is also very widespread - only 57,4% of adults and 63,6% of school children do not drink. There are significant differences by territorial parts of Serbia, settlement type, gender, age, education and wealth status. As well as smoking and alcohol consumption, drug abuse is also widespread in Serbia, although the effects of drugs are known in 35% of cases. The drug is used by about 7% of school children and 17% of adults use pills and 3,5% use marijuana. Of course, there are also significant differences by territorial parts of Serbia, settlement type, gender, age, educational attainment and prosperous state. The general conclusion is that substance abuse in Serbia represents a very significant Social and medical problem.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».