A polarisation rather than just an increase or a decrease - Exploring different approaches to measure the impact of the COVID-19 pandemic on alcohol consumption after one year
Notice bibliographique
Résumé
Background Many studies on the impact of the COVID-19 pandemic reported that significant proportions of drinkers have either increased or decreased their consumption. These diverging trends may indicate a polarisation of drinking behaviours, suggesting that the same source of stress caused some people to drink more and others to drink less, among the same segment of the population. This study aims to explore the existence of such a polarisation by using standard statistical methods to assess data on drinking behaviour from March 2021, one year after the onset of the pandemic. Methods A representative sample of 2’000 people in Switzerland were asked to retrospectively report their drinking behaviours during the year before the introduction of the measures to contain the COVID-19 pandemic (April 2019–March 2020) and during the first year of the pandemic (April 2020–March 2021), as well as multiple aspects of their living conditions. Results A polarisation of drinking behaviours was observed among many segments of the populations, particularly among young adults (15-24 years old), those with increased fear of COVID-19 for oneself or for their financial situation, and those who experienced a precarious work situation. Chi-square test and regressions models, using the absolute value of the change in drinking habits, are suitable for measuring polarisation effects. Conclusions The polarisation of drinking behaviours occurred in some segments of the population, regardless of their pre-pandemic drinking habits. However, polarisation can only be properly measured when non-linear trends are investigated.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».