QUANTITY AND PREVALENCE WITH GENDER COMPARISON FOR ALCOHOL CONSUMPTION AMONG COLLEGE STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Introduction: Alcoholism is the recent trend among college students. Various studies conducted in India as well as in the West show clear indications of increasing prevalence of alcohol consumption among youngsters. Studies conducted abroad also revealed that the gap between males and females consuming alcohol is narrowing Objective: Our study was aimed at measuring the prevalence of alcohol consumption among college students and analyzing its variation with respect to gender. Materials and Methods: A survey was carried out in the colleges under NITTE University. Students present at the day and time of visit were covered. A questionnaire was prepared comprising of a set of 14 questions covering the main objective of the survey. The students were asked to fill the questionnaire irrespective of their gender or whether they consume alcohol or not. Results: We have conducted our survey in 1150 college students.713 females and 337 males participated in the survey. Out of 1150 students, 304(26.4%) consumes alcohol.167 (54.9%) were males and 137 (45.1%) were females. Most of them were social drinkers . Majority of them consumed 2-3 drinks in one sitting. Tendency of binge drinking is high. Conclusions: The prevalence of alcohol consumption comes up to a quarter of the total population surveyed most of them being social drinkers with males outnumbering females but with a visible reduction in the observed gap.. A survey was conducted among students of 3 colleges to acquire the necessary data which were analyzed to form the conclusions.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».