Spotlight on adolescent health and well-being. Findings from the 2017/2018 Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) survey in Europe and Canada. International report. Volume 1. Key findings
Notice bibliographique
Résumé
This report presents key findings from 227 441 young \npeople aged 11, 13 and 15 years in 45 countries/regions \nwho participated in the 2017/2018 Health Behaviour in \nSchool-aged Children (HBSC) survey. The findings highlight \nsome positive trends in relation to adolescents? health \nand well-being. Most adolescents experience positive \nand supportive social relationships, relatively few health \nproblems, and good overall health and well-being. \nSubstance use continues to decline and eating habits \nare improving. Challenges nevertheless remain. \nThere is some evidence of increasing pressure at school, \nespecially among older adolescents, at a time when \nperceived support from family and teachers decreases. \nThe proliferation of digital media has led to problematic \nuse among some adolescents whose social media \nbehaviours affect their relationships with family and friends \nand disrupt other activities. Physical activity levels remain \nextremely low and increasing numbers of young people \nare reporting issues that affect their mental health, such \nas feeling low and sleep difficulties. Persistent social and \ngender inequalities remain, and many aspects of health \nand well-being worsen with age. \nBy helping to make young people?s lives more visible, \nHBSC continues to underpin effective actions to promote \nthe health of adolescents across the WHO European Region, \nCanada and beyond.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».