Assessing the implementation of evidence-based alcohol policies on Atlantic Canadian post-secondary campuses: A comparative analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study assessed the quality of campus alcohol policies against best practice to assist campus decision-makers in strengthening their campus alcohol policies and reducing student alcohol use and harm. METHODS: Drawing on empirical literature and expert opinion, we developed an evidence-based scoring rubric to assess the quality of campus alcohol policies across 10 alcohol policy domains. Campus alcohol policy data were collected from 12 Atlantic Canadian universities. All extracted data were verified by the institutions and then scored. RESULTS: On average, post-secondary institutions are implementing only a third of the evidence-based alcohol policies captured by the 10 domains assessed. The average campus policy score was 33% (range 15‒49%). Of the 10 domains examined, only enforcement achieved an average score above 50%, followed closely by leadership and surveillance at 48%. The two heaviest-weighted domains-availability and access, and advertising and sponsorship-had average scores of 27% and 24%, respectively. However, if post-secondary campuses adopted the highest scoring policies from across all 12 campuses, they could achieve a score of 74%, indicating improvement is possible. CONCLUSION: Atlantic Canadian universities are collectively achieving less than half their potential to reduce student alcohol-related harm. However, this study identifies opportunities where policies can be enhanced or modified. The fact that most policies are present at one or more campuses highlights that policy recommendations are an achievable goal for campuses. Campuses are encouraged to look to each other as models for improving their own policies.
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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 | 0,041 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».