Expecting to quit: An implementation evaluation of a smoking cessation intervention for pregnant and parenting women
Bibliographic record
Abstract
RésuméLes femmes désavantagées sont plus à risque de fumer pendant leur grossesse et sont plus exposées aux risques associés à la consommation du tabac. Des interventions visant l’arrêt de la consommation du tabac ont été développées pour les femmes enceintes et les jeunes mères qui fument. Néanmoins, des améliorations doivent être apportées à ces programmes pour les femmes enceintes ou jeunes mères désavantagées en milieu rural. Une étude de cas multiples à été utilisée pour (1) décrire le niveau d’implémentation du programme d’intervention visant l’arrêt de la consommation du tabac « Expecting to Quit » (ETQ), dans cinq clubs « Healthy Baby Club » de la région ouest de Terre-Neuve, (2) décrire les obstacles et les aspects facilitant l’implémentation des « ETQ », et (3) rassembler les preuves préliminaires de son efficacité pour les femmes enceintes ou les jeunes mères désavantagées en milieu rural. Cette étude décrit la mise en place, des interventions « ETQ » du point de vue des femmes enceintes et des jeunes mères (n=12), des responsables du programme (n=5) et des mères, membres du club « HBC » (n=6). Cette étude apporte des éclairages sur certains facteurs (formation, règles et procédures, acceptabilité, niveau de pertinence) associés à la mise en place des interventions « ETQ ». Les données ont été récoltées à travers: (1) des entretiens en personne, (2) des entretiens en groupe, (3) des questionnaires d’évaluation de la formation, (4) des questionnaires de connaissances, d’attitudes et de croyances, (5) des questionnaires socio démographiques sur le comportement des fumeurs, et (6) la lecture de documents tels que: rapports annuels, compte rendu de réunion des employés, règles et procédures. Des analyses inductives des données ont été faites, incluant, l’analyse du contenu, la comparaison des constantes, et des analyses thématiques. Six thèmes intégrés en sont r
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 | 0.008 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".