The 2021 Alcohol’s Harm to Others Survey: Methodological Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The 2021 Alcohol's Harm to Others (AHTO) is a comprehensive survey measuring the prevalence of different harms due to another’s drinking in the Australian population. First implemented in 2008, the AHTO survey has since been adapted to reflect changes in modern survey research and to be comparable with international AHTO surveys. Aims The current paper aims to provide a detailed account of the 2021 Australian Alcohol's Harm to Others (AHTO) survey, including the procedures for sampling, data collection, weighting, response rate calculation and results from a mode analysis. Methodology The 2021 AHTO survey was conducted by the Social Research Centre (SRC), whereby 1,000 participants were recruited through Random Digit Dial (RDD) and 1,574 through the Life in Australia Panel (LinA). Weights applied to the data to match key respondent demographics to the Australian population and between the two samples. Multivariable logistic regression models were conducted to probe the extent sample source (RDD; LinA) was associated with various survey outcomes. Results Multiple regression analyses found sample source had a statistically significant association with responses on three out of eight outcomes, with sample source contributing 1 – 8% of the overall variance in these models. Discussion The current paper highlighted the 2021 AHTO survey’s comprehensiveness and adaptability to a modern research context as its strengths. Yet some limitations were identified relating to the use of bi-modal survey methods. The methodological critiques from the current paper are vital to inform future AHTO surveys used in both a national and international context.
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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 | 0,136 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».