Socio-economic determinants of alcohol consumption for South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To examine the socio-economic factors associated with alcohol consumption in South Africa. Design: Cross-sectional study exploring the various socio-economic factors associated with alcohol consumption in South Africa. Setting: South Africans older than 15 years across the country’s nine provinces. Participants: Adult respondents of the drinking status and alcohol intensity questions in Wave 4 of the National Income Dynamics Study (NIDS) (n=28 401). Measures: Alcohol, demographic, emotional, health and neighbourhood variables. Findings: White and Mixed Heritage (referred to as ‘Coloured’ in South Africa) adults were more likely to consume alcohol, while Indian and White adults were less likely to binge drink relative to African adults. Males with a very good self-perceived health were less likely to binge drink while males who resided in neighbourhoods where frequent alcohol and drug abuse was common, were more likely to binge drink. Females who exercised more than three times a week were also more likely to drink and binge drink. Females with a poor self-perceived health status are less likely to binge drink. Adults who smoked were more likely to drink and binge drink relative to non-smoking adults. Accounting for binge drinkers’ household size, average monthly household spending for binge drinkers was low, suggesting that binge drinkers under-reported household alcohol spending. There was evidence of drinking and binge drinking among pregnant women. Conclusions: With respect to binge drinking, race, gender, smoking, neighbourhood, self-perceived health, pregnancy and household alcohol spending warrant further investigation and consideration for possible future alcohol interventions in South Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».