Établissement des trajectoires de consommation d’alcool chez un échantillon d’élèves du secondaire de l’Ontario et de l’Alberta : données probantes longitudinales tirées de l’étude COMPASS
Bibliographic record
Abstract
Introduction Malgré les données probantes indiquant une progression rapide de la consommation d’alcool à l’adolescence, on en sait très peu sur la façon dont évoluent les habitudes de consommation. Cette étude examine les habitudes de consommation d’alcool d’une cohorte de jeunes de l’Ontario et de l’Alberta et évalue la probabilité de changement dans ces habitudes. Méthodologie L’échantillon est constitué de données longitudinales appariées recueillies sur deux ans (années scolaires 2013-2014 et 2014-2015) auprès de 19 492 élèves de la 9e à la 12e année relevant de 89 écoles secondaires de l’Ontario et de l’Alberta (Canada) et ayant participé à l’étude COMPASS. Pour caractériser les habitudes de consommation d’alcool, deux questions d’auto-évaluation ont été utilisées lors de l’analyse de structure latente : la fréquence de la consommation d’alcool (aucune, une fois par mois, une fois par semaine, quotidienne) et la fréquence de la consommation occasionnelle excessive d’alcool (aucune, une fois par mois ou moins, 2 à 4 fois par mois, plus d’une fois par semaine). L’étude a également porté sur les effets sur les habitudes de consommation d’alcool liés au sexe, à l’origine ethnique ainsi qu’à l’usage du cannabis et de la cigarette. Résultats L’étude a permis d’établir quatre modes de consommation d’alcool chez les jeunes : abstinent, consommateur périodique (ayant déclaré une fréquence de consommation mensuelle et aucune consommation occasionnelle excessive), consommateur à faible risque (ayant déclaré une fréquence de consommation mensuelle et une consommation occasionnelle excessive limitée) et consommateur régulier à risque élevé (ayant déclaré consommer de l’alcool 1 à 3 fois par semaine et s’adonner à une consommation occasionnelle excessive 2 à 4 fois par mois). La catégorie « abstinent » constituait le mode de consommation le plus fréquent tant au début de l’étude (55,1 %) qu’au moment du suivi (39,1 %). Les jeunes présentant un mode de consommation « périodique » étaient les plus susceptibles d’accroître leur consommation d’alcool, 40 % d’entre eux passant au mode de consommation « à faible risque ». Par ailleurs, une proportion importante de participants est revenue à un mode de consommation « à faible risque » ou a cessé de consommer de l’alcool. Conclusion Quatre modes de consommation d’alcool ont été recensés chez les jeunes. Compte tenu de la forte probabilité que les jeunes commencent à consommer de l’alcool pendant leurs études secondaires, il importe d’intervenir de façon préventive dès les premiers stades de consommation, avant que celle-ci ne devienne une habitude.
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 | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 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".