Examination of youth tobacco cessation needs, demand and services within the City of Greater Sudbury / by David R. Groulx.
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco use contributes to a significant amount of morbidity and mortality. \nYouth are interested in quitting smoking yet most often do not choose assisted cessation \napproaches which have been shown effective in the literature (CDC, 2006). Youth within \nthe City of Greater Sudbury (CGS) have indicated a desire to quit smoking however \nanecdotal evidence has pointed to the lack of services in the area (Groulx, 2005; Sudbury \n& District Health Unit [SDHU], 2004a). To better understand local interest and demand \nfor cessation services, analysis of a subset of data from the School Health Action, \nPlanning and Evaluation System (SHAPES) Ontario (tobacco module) survey was \ncompleted. Data were derived from one secondary school in the CGS yielding 589 \ncompleted questionnaires. Analysis included frequencies, cross tabulations, and logistic \nregressions and focused on identification of local youths preferred cessation methods, \nfactors most likely to impact youth success in smoking cessation, and factors influencing \nthe students' preference to use assisted tobacco cessation methods/aids. Similar to \nprevious studies which analyzed the provincial SHAPES dataset, most youth preferred to \nquit on their own. However, unlike previous literature, interest in, and factors \ncontributing to interest in some assisted cessation methods was demonstrated. Analysis \ninto the forces impacting the demand and provision of cessation services at the local level \nwas also conducted. Despite the great capacity at the local level, environmental factors \nand provincial forces impacting the demand for cessation are evident as is the lack of \nyouth specific cessation services. Recommendations for public health are proposed and \nare aimed at increasing demand for, and provision of evidence based cessation support \nfor youth.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».