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Enregistrement W4293102416 · doi:10.1093/heapro/daac097

‘I have a healthy relationship with alcohol’: Australian midlife women, alcohol consumption and social class

2022· article· en· W4293102416 sur OpenAlexaff
Belinda Lunnay, Kristen Foley, Samantha B. Meyer, Emma R. Miller, Megan Warin, Carlene Wilson, Ian Olver, Samantha Batchelor, Jessica A. Thomas, Paul Ward

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion International · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAustralian Government
Mots-clésAlcoholHealth promotionAlcohol consumptionPsychologyNarrativeSocial classPublic healthInjury preventionPoison controlGerontologySocial psychologyEnvironmental healthMedicinePolitical scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alcohol consumption by Australian women during midlife has been increasing. Health promotion efforts to reduce alcohol consumption in order to reduce alcohol-related disease risk compete with the social contexts and value of alcohol in women's lives. This paper draws on 50 qualitative interviews with midlife women (45-64 years of age) from different social classes living in South Australia in order to gain an understanding of how and why women might justify their relationships with alcohol. Social class shaped and characterized the different types of relationships with alcohol available to women, structuring their logic for consuming alcohol and their ability to consider reducing (or 'breaking up with') alcohol. We identified more agentic relationships with alcohol in the narratives of affluent women. We identified a tendency for less control over alcohol-related decisions in the narratives of women with less privileged life chances, suggesting greater challenges in changing drinking patterns. If classed differences are not attended to in health promotion efforts, this might mitigate the effectiveness of alcohol risk messaging to women.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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