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Enregistrement W4241044979 · doi:10.47339/ephj.2017.75

Electronic cigarettes

2017· article· en· W4241044979 sur OpenAlexvenueno aff
Spencer Kaspick, Environmental Health BCIT School of Health Sciences, Helen Heacock

Notice bibliographique

RevueBCIT Environmental Public Health Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic cigarettePsychologyAffect (linguistics)AddictionPerceptionNicotine AddictionMedicineEnvironmental healthFamily medicineDemographyPsychiatryCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Electronic cigarettes are a widely-used, yet still emerging technology. As such, there is relatively little data regarding the reasons why people take up their use. Many claim to use them as a smoking-cessation method. Concern exists that experimentation in non-smokers may lead to nicotine addiction and subsequent smoking. The purpose of this study was to determine the primary reasons for the commencement of electronic cigarette use, and to suggest way in which these findings could affect current policies and regulations pertaining to electronic cigarettes. Methods: A survey examining electronic cigarette use was prepared. The survey contained questions respecting primary motivation for use, frequency of use, present and former smoking status as well as agreement with common perception about electronic cigarettes. Basic demographic information was also collected. The survey was posted to “www.reddit.com” and was accessible to users who used electronic cigarettes themselves via the “/r/electronic_cigarettes” sub-Reddit for a period of five days. Once responses were collected, Chi-square tests of independence were run to determine if any associations existed. Responses were also compared to previous studies of a similar nature to see if any similarities existed. Results: In total, 155 responses were received. The majority of the respondents were males (89.7%) between the ages of 19 and 28 (47.7%). 30.32% listed their occupation as “student”, and almost three-quarters of the respondents had some post-secondary experience. 78.1% of respondents were former smokers, and 61.3% identified their primary reason for electronic cigarette use as “to quit smoking.” Chi-squared tests for association between responses yielded statistically-significant associations between being a previous smoker and believing that electronic-cigarettes are healthier than conventional cigarettes, and between gender (specifically being male) and reasons for electronic cigarette use (specifically “to quit smoking”). However, the latter result was possibly skewed by a higher response rate from males as opposed to females. Conclusion: The high proportion of previous smokers among electronic cigarette users suggested that quitting smoking was the most common reason individuals take up electronic cigarette usage. It is therefore suggested that studies be done to determine if their use is less harmful than that of conventional cigarettes, and that existing legislation regarding their use in public be modified in light of this evidence. It is also suggested that they be given consideration as a legitimate means of smoking cessation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,454

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6810,522

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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