‘He was trapped in his own web’—Dependent drinking as a poverty trap: A qualitative study from Goa, India
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Of the Indian population, 2.7% have alcohol dependence, the most severe of alcohol use disorders. Alcohol use disorders have previously been found to be correlated with a range of negative economic outcomes, but dependent drinking has yet to be causally identified as a poverty trap. We use qualitative data as the first step towards identifying the mechanisms that may underlie a dependent drinking driven poverty trap in India. DESIGN AND METHODS: Thirty-six in-depth interviews were conducted and analysed using inductive thematic analysis. Participants were men having probable alcohol dependence (n = 11), doctors (n = 13) who come into contact with patients presenting with alcohol dependence at government hospitals and clinics, and family members of men with probable alcohol dependence (n = 12) in Goa, India. RESULTS: Our key findings showed that families of those who have alcohol dependence have less opportunity for saving, more job instability and poor treatment opportunity to aid recovery and allow escaping from the trap. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Households in Goa, India with a member with alcohol dependence display patterns consistent with a poverty trap, though the mechanisms derived from these qualitative data need to be further demonstrated by longitudinal quantitative data to corroborate a causal relationship between alcohol use disorders and poverty.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».