Analyse de l’accessibilité géographique aux commerces spécialisés en produits de vapotage autour des établissements d’enseignement secondaire et collégial du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Au Québec, une proportion importante de jeunes du secondaire et de jeunes adultes a déjà expérimenté la cigarette électronique. Des facteurs tant personnels qu’environnementaux ont été associés à l’usage des produits de vapotage chez les jeunes. L’accessibilité géographique aux lieux de vente de ces produits serait l’un de ces facteurs. Notre étude a été entreprise afin de dresser un portrait de la distribution spatiale des commerces spécialisés dans la vente de produits de vapotage autour des écoles secondaires et des collèges et cégeps au Québec. Méthodologie Nous avons calculé l’accessibilité aux commerces pour rendre compte de l’exposition géographique. Nous avons effectué des analyses pour dresser un portrait de la situation au Québec et pour repérer les associations entre des caractéristiques des lieux d’enseignement et l’accessibilité géographique aux commerces spécialisés. Résultats Nous avons identifié 299 points de vente spécialisés en produits de vapotage. Les établissements d’enseignement collégial sont plus proches d’un point de vente spécialisé en produits de vapotage (distance médiane : 1,2 km) que les établissements d’enseignement secondaire (distance médiane : 2,3 km). Les collèges privés de grande taille et situés en milieu urbain sont plus proches d’un commerce spécialisé. Les écoles secondaires privées de moyenne ou de grande taille situées en milieu urbain et en milieu plus favorisé sont également plus proches d’un commerce spécialisé. Conclusion Cette étude constitue une étape dans le développement des connaissances en matière de localisation des commerces de produits de vapotage et d’accessibilité géographique des jeunes à ces commerces. Il sera important d’examiner l’accessibilité géographique des jeunes aux commerces non spécialisés qui vendent aussi des cigarettes électroniques, puis les relations potentielles entre accessibilité géographique et utilisation des produits de vapotage par les jeunes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».