Bibliographic record
Abstract
Les consommations d’alcool et de tabac diminuent en France et se rapprochent de celles des autres pays européens. Les hommes sont plus gros consommateurs d’alcool et de tabac que les femmes, mais les écarts diminuent et pour le tabac, les femmes sont près de rejoindre leur compagnons! Pour les deux sexes, la consommation quotidienne d’alcool augmente régulièrement avec l’âge alors que la consommation hebdomadaire, comme l’ivresse, est l’apanage des jeunes; la consommation de tabac diminue régulièrement après 40 ans. Parmi les personnes ayant fumé, plus d’une sur trois s’est arrêtée; les personnes s’étant arrêtées de boire sont beaucoup moins nombreuses, de l’ordre de une sur cinquante. Pour tous les âges et pour les deux sexes, la consommation d’alcool a diminué depuis une vingtaine d’années; la consommation de tabac n’a diminué que pour les hommes, elle est restée stable pour les femmes. Le tabagisme augmente lorsque le niveau socio-économique diminue; pour la consommation d’alcool, les variations sont moins claires et brouillées par la difficulté de distinguer la consommation modérée de la consommation excessive. La connaissance du public en ce qui concerne la dangerosité de ces deux substances est bien connue, mais pas toujours les doses excessives, or le niveau de la consommation déclarée est lié à celui du niveau jugé excessif.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".