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Enregistrement W7104258737 · doi:10.71781/888

Statut d’immigrant et tabagisme dans l’étude des inégalités sociales de santé chez les jeunes adultes à Montréal

2018· dissertation· fr· W7104258737 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Social vulnerability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis plusieurs années, nous savons qu’au travers de nombreux procédés, les individus défavorisés sont amenés à se prévaloir d’une moins bonne santé (Marmot, 2005). Les comportements de tabagisme y contribuent massivement et leur éradication constitue la pierre angulaire des stratégies de lutte contre ces inégalités selon Marmot (2010). Plus spécifiquement dans le groupe des jeunes adultes, ces inégalités sociales de santé peuvent être illustrées de façon frappante et peuvent également varier en fonction du statut d’immigrant. En effet, la plupart des études fait valoir que les immigrants sont moins à risque de fumer que les natifs. Cependant, on sait très peu de choses en ce qui concerne ces écarts de tabagisme lorsqu’on fait intervenir le niveau socioéconomique. D’où l’importance pour nous d’aller déterminer comment le statut d’immigrant et le niveau d’éducation interagissent pour influencer les comportements de tabagisme des jeunes adultes à Montréal. Pour cela, nous avons utilisé les données du projet Interdisciplinary Study of Inequalities in Smoking (ISIS), un projet de devis transversal, dont l’échantillon est constitué de 2093 jeunes adultes âgés en moyenne de 21,47 (2,28) ans, avec 56,5% femmes et 18,8% d’immigrants. À travers des modèles de régression logistique, nous avons, dans un premier temps testé l’association entre le statut d’immigrant et le statut tabagique des jeunes adultes. Par la suite, nous avons testé l’association entre le niveau d’éducation et le statut tabagique des jeunes adultes. Enfin, nous avons testé l’interaction entre le statut d’immigrant et le niveau d’éducation sur le statut tabagique des jeunes adultes à Montréal. Les analyses ont révélé un résultat significatif au seuil de 5%, de l’association entre le terme d’interaction et le statut tabagique des jeunes adultes à Montréal. Dans une analyse stratifiée, on remarque que chez les jeunes adultes immigrants, les risques de fumer demeurent les mêmes, peu importe le niveau d’éducation. Alors que chez les jeunes adultes natifs, les risques de fumer varient en fonction du niveau d’éducation. Les plus instruits sont moins susceptibles de fumer que les moins instruits. D’où l’importance pour les autorités de santé publique, de prendre en compte les concepts de statut socioéconomique et de statut d’immigrant dans la définition des stratégies de lutte contre le tabagisme.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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