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Enregistrement W3091256405 · doi:10.24095/hpcdp.34.4.10f

Prévalence et variation de la consommation de tabac à rouler chez les jeunes Canadiens depuis 2008

2014· article· fr· W3091256405 sur OpenAlexaffvenueabout
AG Cole, ST Leatherdale, VL Rynard

Notice bibliographique

RevueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec> <title>Introduction</title> Les cigarettes roulées représentent une solution de rechange abordable par rapport aux cigarettes industrielles, en particulier pour les jeunes à faible revenu. Cette étude a pour but de caractériser les variations de prévalence de la consommation de tabac à rouler des jeunes Canadiens entre 2008 et 2010 et d'examiner les caractéristiques sociodémographiques associées à cette consommation en 2010. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Cette étude utilise des données représentatives recueillies chez des élèves de la 9e à la 12e année dans le cadre des cycles 2008-2009 et 2010-2011 de l'Enquête sur le tabagisme chez les jeunes (ETJ). </sec> <sec> <title>Résultats</title> Parmi les fumeurs, 30,5 % consommaient des cigarettes roulées. Les jeunes bénéficiant d'un revenu disponible de plus de 100 $ par semaine étaient moins nombreux à consommer ce type de produit (rapport de cotes [RC] = 0,49; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 0,34 à 0,71). Les consommateurs de tabac à rouler étaient plus nombreux à consommer également de l'alcool (RC=2,01; IC à 95% : 1,09 à 3,72) ou de la marijuana (RC = 2,63; IC à 95 % : 1,73 à 4,01). </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Les cigarettes roulées continuent d'être une solution de rechange abordable pour les jeunes fumeurs. Les programmes de prévention ciblant les consommateurs de cigarettes roulées en milieu scolaire pourraient contribuer à réduire la consommation de ce type de cigarettes. </sec>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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