Développement des dimensions du capital culturel dans l'étude des inégalités sociales liées au tabagisme chez les jeunes adultes
Bibliographic record
Abstract
La théorie du capital culturel est de plus en plus utilisée en santé publique et pourrait être utile à l’étude des inégalités sociales liées au tabagisme chez les jeunes adultes. Ceux-ci véhiculent une haute prévalence du tabagisme et plusieurs particularités qui font d’eux un groupe cible qui mérite davantage d’attention. Cependant, le développement du capital culturel porte encore peu de consensus quant à sa définition et son opérationnalisation. Nous proposons un nouveau cadre de référence autour de trois dimensions – champs, générations et états – et établissons une application empirique de celui-ci en étudiant l’association entre certains indicateurs du capital culturel et le tabagisme des jeunes adultes. Nous utilisons les données du projet Interdisciplinary Study of Inequalities in Smoking qui a recruté 2 093 jeunes adultes à Montréal, Canada en 2011-2012. Nos variables dépendantes sont le statut tabagique courant et le nombre de cigarettes fumées dans une journée. Nous examinons les corrélations entre les indicateurs de capital culturel et leur association avec le tabagisme au travers de modèles de régression hiérarchique logistique et linéaire. Nous observons de faibles associations entre les indicateurs retenus. Nous observons aussi que les indicateurs du capital culturel liés aux champs de la santé et de l’éducation, chez les participants et leurs parents, étaient tous associés au comportement tabagique. A la lumière de notre cadre de référence, une approche multidimensionnelle à l’utilisation du capital culturel peut nous permettre de mieux comprendre les inégalités sociales liées au tabagisme chez les jeunes adultes.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".