Bullying Victimization and e‐Cigarette Use among Middle and High School Students
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bullying has been associated with several adverse health outcomes, including substance use. However, little is known about the association between bullying and e-cigarette use. This study examined the association between bully victimization and the frequency of e-cigarette use. METHODS: Data from the 2016-2017 Canadian Student Tobacco, Alcohol and Drugs Survey were used (N = 49,543). The target population consists of Canadian students enrolled in grades 7-12. Multivariable logistic regression models were used to examine the association between bullying victimization status and e-cigarette use. RESULTS: Among the students included in the study, 14.1% were bullied less than once a week. Bullying victimization was statistically significantly associated with higher odds of any e-cigarette use in the last 30 days. Likewise, those bullied daily or almost daily were more likely to use e-cigarettes more frequently compared to students not bullied. We found a statistically significant difference in analysis stratified by sex, with female bullying victims having higher odds of all measures of e-cigarette use. CONCLUSIONS: Bullying victims were significantly more likely to use an e-cigarette, and findings appeared to vary by sex. Female bullying victims had a higher likelihood of e-cigarette use.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».