Male-Dominated Occupations and Substance Use Disorders in Young Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
This article examined associations between male-dominated occupations and substance use disorders in young adulthood, accounting for adolescent experiences of work intensity (more than 15 hr a week at 16 to 17 years of age) and substance use (i.e., smoking, heavy drinking, cannabis, and illicit drug use). The moderating effects of biological sex and coming from a family with a low socioeconomic status (SES) were also assessed. Data were from a 10-year prospective study of community-based youth aged 12–18 in 2003 (T1; N = 662; 48% male; M age = 15.5, SD = 1.9). Their occupations at ages 22–29 were categorized so that higher scores indicated more male-dominated occupations. Young adults in male-dominated occupations (more than 75% males) had lower education, worked in less prestigious occupations, and earned higher hourly wages than those in the other gendered-occupation groups. Work intensity in high school was associated with substance use at ages 18–25 and substance use was also associated with alcohol- and cannabis-use disorder symptoms and illicit drug use in young adulthood (ages 22–29). Adding to these effects, employment in a male-dominated occupation was associated with more cannabis-use disorder symptoms for the low, but not the high SES group. Public health messages need greater focus on preventing substance use disorders among individuals employed in male-dominated jobs in young adulthood. Efforts to promote self-assessment of problematic substance use and motivation to change may be particularly important for young workers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».