Factores de vulnerabilidad en adolescentes y su relación con el consumo de alcohol
Bibliographic record
Abstract
En este estudio se analizan los principales factors de vulnerabilidad que influyen en el hábito de consumo de alcohol en adolescentes entre 15 y 19 años de las instituciones educativas privadas de nivel de diversificado. Se realizó un estudio cuantitativo analítico transversal en seis instituciones educativas privadas (Colegios Valladolid, San Sebastián, El Deber, de Señoritas Santa Inés, San José de los Infantes e Instituto Tecnológico de Computación) durante los meses de junio y julio del 2017 en los municipios de Guatemala y Mixco, Guatemala, con una muestra de 416 estudiantes. El 65% ha consumido bebidas alcohólicas durante el último año. Sobre los que sí han consumido bebidas alcohólicas, el 64.6% es menor de 18 años, el 80% pertenece al sexo masculino, el 42% tiene familiares en primer grado que consumen alcohol de manera patológica, el 76% refiere que es habitual el consumo de bebidas alcohólicas en reuniones sociales, el 87% de los consumidores no considera que la legislación que prohíbe la venta de bebidas alcohólicas a menores de 18 años sea un impedimento para consumir bebidas alcohólicas. Las variables que presentaron asociación significativa fueron: el factor cultura y normas y el factor contexto del consumo de alcohol, los cuales pueden servir de predictores del consumo. El valor predictivo de consumo de alcohol con las variables indicadas, fue de 81.2%.
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 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".