A gender-focused multilevel analysis of how country, regional and individual level factors relate to harm from others’ drinking
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study was to examine how gender, age and education, regional prevalence of male and female risky drinking and country-level economic gender equality are associated with harms from other people's drinking. METHODS: 24,823 adults in ten countries were surveyed about harms from drinking by people they know and strangers. Country-level economic gender equality and regional prevalence of risky drinking along with age and gender were entered as independent variables into three-level random intercept models predicting alcohol-related harm. FINDINGS: At the individual level, younger respondents were consistently more likely to report harms from others' drinking, while, for women, higher education was associated with lower risk of harms from known drinkers but higher risk of harms from strangers. Regional rate of men's risky drinking was associated with known and stranger harm, while regional-level women's risky drinking was associated with harm from strangers. Gender equality was only associated with harms in models in models that did not include risky drinking. CONCLUSIONS: Youth and regional levels of men's drinking was consistently associated with harm from others attributable to alcohol. Policies that decrease the risky drinking of men would be likely to reduce harms attributable to the drinking of others.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».