Social network exposure and sociodemographic factors associated with intentions to use anabolic-androgenic steroids
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This study aimed to examine 1) perceived anabolic-androgenic steroid (AAS) use within the social networks of non-consumers, 2) the intentions to use AAS among non-consumers, including the sociodemographic predictors of intentions to use, and 3) whether perceived AAS use within one’s social network is associated with intentions to use. Methods Data from 1515 boys and men from Canada and the United States were analyzed. Descriptive statistics were used to describe perceived AAS use within the social networks of participants and their intentions to use AAS. Linear regression analyses were used to determine the sociodemographic associations with intentions to use AAS and whether perceived AAS use within one’s social network is associated with AAS use intentions. Results Over one third (34.9 %) of participants reported perceiving any individual in their social network who uses AAS, while intentions to use AAS were relatively weak. Participants who identified as multi-racial were associated with stronger intentions to use AAS, while those who identified as gay or had a master’s degree or higher were associated with weaker intentions to use. Participants who perceived anyone in their social network who used AAS were associated with stronger intentions to use themselves. Conclusion These findings provide novel insights into AAS use within the social networks of a large, diverse, and international sample of boys and men, and their intentions to use. Prevention efforts should focus on boys and men who identify as multi-racial and who have individuals in their social network who use AAS.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».