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Enregistrement W4293464383 · doi:10.1080/07448481.2022.2112045

Gender and sexual identity and harms from others’ drinking among U.S. college students: Results from a multi-campus survey

2022· article· en· W4293464383 sur OpenAlexaff
Pamela J. Trangenstein, Patrick J. D. Tiongson, Yi Lu, Sarah Ketchen Lipson, Ziming Xuan, Timothy S. Naimi, David H. Jernigan

Notice bibliographique

RevueJournal of American College Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésPsychologySexual identityOddsCollege healthOdds ratioSexual orientationClinical psychologyGender identityInjury preventionPoison controlDemographyHuman sexualityMedicineSocial psychologyLogistic regressionFamily medicineGender studiesEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background College is a critical life stage for alcohol-related harms to others (AHTOs), gender, and sexual identity. We tested associations between inclusively-defined gender and sexual identities (separately) and AHTOs among college students. Methods The Healthy Minds Study (n = 8,308) provided data about three AHTOs: (1) babysitting a drunk student, (2) alcohol-related unwanted sexual advance, and (3) alcohol-related sexual assault. Independent variables included gender and sexual identity. Results One in four students (25.5%) reported babysitting, 6.2% reported unwanted advances, and 1.2% reported sexual assaults. Compared to cisgender males, cisgender females had higher odds of reporting babysitting (aOR = 1.36, p < 0.001) and unwanted advances (aOR = 2.59, p < 0.001); trans masculine students had higher odds of reporting sexual assaults (aOR = 4.49, p = 0.04). Conclusions AHTOs are prevalent on college campuses, and cisgender female and trans masculine students have higher odds of experiencing them. Alcohol interventions may protect cisgender female and gender minority students from the drinkers around them.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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