Tabac et alcool : Le tout est-il plus grand que la somme de ses parties?
Bibliographic record
Abstract
Cette étude dresse un profil épidémiologique de la prévalence du tabagisme et de sa relation à l’usage et à l’usage épisodique excessif d’alcool dans la population canadienne et dans quelques sous-groupes de cette population. Nous avons analysé des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes – cycle 2.1 (ESCC, 2003), menée auprès d’un échantillon représentatif de la population âgée de 12 ans et plus (N=134 072) avec un taux de participation combiné de 80,7 %. Les résultats révèlent que 3 % de la population rapportent un usage exclusif du tabac alors que 57 % rapportent boire sans fumer et 20 % consomment les deux substances. Les buveurs sont majoritairement des hommes de niveau économique supérieur ; les fumeurs sont, dans une plus grande proportion, des femmes de milieu économiquement défavorisé. La concomitance de l’usage des deux substances est plus élevée parmi les hommes, les personnes à faible revenu et les jeunes âgés de 20 à 29 ans. Les fumeurs réguliers et occasionnels boivent de plus grandes quantités d’alcool et sont proportionnellement plus nombreux à être des buveurs épisodiques excessifs comparativement aux anciens fumeurs et non-fumeurs. Par ailleurs, ce sont les fumeurs qui ne boivent pas qui se perçoivent en moins bonne santé alors que les buveurs non fumeurs estiment être le plus en santé. La répartition inégale des conduites à risque et de leur concomitance à travers les sous-groupes socio-économiques permet de conclure à l’importance des interventions ciblées qui tiennent compte de la concomitance des usages de l’alcool et de tabac, et ce, en santé publique comme dans la pratique clinique.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".