Neighborhood Income Inequality and Alcohol Use among Adolescents in Boston, Massachusetts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous research has indicated that area-level income inequality is associated with increased risk in alcohol consumption. However, few studies have been conducted among adolescents living within smaller area units, such as neighborhoods. We investigated whether neighborhood income inequality is associated with alcohol consumption among adolescents. METHODS: We analyzed cross-sectional data from a sample of 1878 adolescents living in 38 neighborhoods participating in the 2008 Boston Youth Survey. Multilevel logistic regression modeling was used to determine the role of neighborhood income inequality and the odds for alcohol consumption and to determine if social cohesion and depressive symptoms were mediators. RESULTS: In comparison to the first tertile of income inequality, or the most equal neighborhood, adolescent participants living in the second tertile (AOR = 1.20, 95% CI: 0.89, 1.61) and third tertile (AOR = 1.44, 95% CI: 1.06, 1.96) were more likely to have consumed alcohol in the last 30 days. Social cohesion and depressive symptoms were not observed to mediate this relationship. CONCLUSIONS: Findings indicate that the distribution of incomes within urban areas may be related to alcohol consumption among adolescents. To prevent alcohol consumption, public health practitioners should prioritize prevention efforts for adolescents living in neighborhoods with large gaps between rich and poor.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».