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Enregistrement W3201467726 · doi:10.24095/hpcdp.41.9.04f

Fréquence de la consommation d’alcool chez les Canadiennes en âge de procréer

2021· article· fr· W3201467726 sur OpenAlexaffvenueabout
Mélanie Varin, Elia Palladino, Kate Hill MacaEachern, Lisa Belzak, Melissa M. Baker

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensCarleton UniversityPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction La publication de données sur la consommation d’alcool chez les Canadiennes en âge de procréer comble une lacune importante en matière de données probantes. Méthodologie Nous avons analysé, à l’aide des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2019, les taux de consommation hebdomadaire et de consommation excessive d’alcool chez les femmes de 15 à 54 ans en fonction de caractéristiques sociodémographiques, de la province de résidence et de la consommation simultanée d’autres substances. Résultats Parmi la population cible, 30,5 % des femmes interrogées ont fait état d’une consommation hebdomadaire d’alcool et 18,3 % d’une consommation excessive d’alcool au cours des 12 derniers mois. Les proportions variaient en fonction des caractéristiques sociodémographiques, de la province et de la consommation de substances. Les différences les plus notables et les plus significatives étaient liées à la consommation de cannabis et au tabagisme. Conclusion Ces renseignements peuvent aider les prestataires de soins de santé à évaluer la consommation d’alcool et à promouvoir une consommation d’alcool à faible risque afin de prévenir l’exposition à l’alcool durant la grossesse.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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