How Attitudes toward Alcohol Policies Differ across European Countries: Evidence from the Standardized European Alcohol Survey (SEAS)
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol policy endorsements have changed over time, probably interacting with the implementation and effectiveness of alcohol policy measures. The Standardized European Alcohol Survey (SEAS) evaluated public opinion toward alcohol policies in 20 European locations (19 countries and one subnational region) in 2015 and 2016 (n = 32,641; 18–64 years). On the basis of the SEAS report, we investigated regional differences and individual characteristics related to categories of alcohol policy endorsement. Latent class analysis was used to replicate cluster structure from the SEAS report and to examine individual probabilities of endorsement. Hierarchical quasi-binomial regression models were run to analyze the relative importance of variables of interest (supranational region, gender, age, educational achievement, and drinking status) on class endorsement probability, with random intercepts for each location. The highest support for alcohol control policies was recorded in Northern countries, which was in contrast to the Eastern countries, where the lowest support for control policies was found. Across all locations, positive attitudes toward control policies were associated with the female gender, older age, and abstaining from alcohol. Our findings underline the need to communicate alcohol-related harm and the implications of alcohol control policies to the public in order to increase awareness and support for such policies in the long run.
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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 | 0,008 | 0,016 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».