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Enregistrement W2979342014 · doi:10.18332/tid/111276

SHS exposure in public places and support for smoke-free laws in Japan: Findings from the 2018 ITC Japan Survey

2019· article· en· W2979342014 sur OpenAlexafffund
Yumiko Mochizuki, Genevieve Sansone, Geoffrey T. Fong, Gang Meng, Lorraine Craig, Anne C K Quah, Itsuro Yoshimi, Takahiro Tabuchi, Janine Ouimet

Notice bibliographique

RevueTobacco Induced Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRisk Perception and Management
Établissements canadiensUniversity of WaterlooOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSmokeEnvironmental healthBusinessLawPolitical scienceGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The program consisted of lectures and exercises to "provide information on the harm of active smoking and passive smoking" and "smoking cessation support, including counseling skills." One program covered five hours. Evaluation method A questionnaire survey was administered before and after the program. Main survey items: Before the program, basic attributes, number of working years in nursing, number of working years in smoking cessation, smoking cessation status, learning status of smoking cessation, confidence, and importance of smoking cessation, etc. After the workshop, impressions of the workshop, including degree of satisfaction and learning in the workshop, confidence, and importance of smoking cessation support, etc. This study was approved by the ethics committee of the organization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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