Attitudes to water fluoridation in South Africa 1998. Part II. Influence of educational and occupational levels.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this report is to investigate the influence of education, income and occupation on public perceptions of water fluoridation (WF). A questionnaire on current knowledge, sources of information, the purpose of WF and its desirability was administered to a representative sample of 2,220 individuals over the age of 18 years. Knowledge of WF increased with educational level (range from 13.5% in the grade 0-5 group to 59% in the grade 12 plus group). Lack of knowledge decreased from 76% to 37% in these groups respectively. Knowledge levels varied from 19% to 68% across the occupational spectrum and from 13% to 88% across the income spectrum. In educational levels up to grade 12, electronic media were most frequently cited as dominant sources of information among 40-50% of respondents, whereas in the grade 12 plus group print media (37%) dominated. Sources of knowledge on fluoridation were largely obtained from print and electronic media for both categories. Only 28% in the educational level up to grade 5 thought the purpose of WF was to protect teeth against decay. This gradually increased to 55% in the grade 12 plus category. More than a quarter of the population in both the occupational and income categories indicated that the purpose of WF was to purify water and protect teeth from decay. The number of respondents who thought that water should be fluoridated increased with level of education from 58% to 70%, while those who disagreed decreased as qualifications increased. The lower- and middle-income groups were more supportive of WF than the very-high-income groups. Persons in high administrative professional and executive positions were more opposed (27%) to WF than semi-skilled and unskilled workers (5%).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».