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Record W3091256405 · doi:10.24095/hpcdp.34.4.10f

Prévalence et variation de la consommation de tabac à rouler chez les jeunes Canadiens depuis 2008

2014· article· fr· W3091256405 on OpenAlexaffvenueabout
AG Cole, ST Leatherdale, VL Rynard

Bibliographic record

VenueMaladies chroniques et blessures au Canada · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSmoking Behavior and Cessation
Canadian institutionsUniversity of Waterloo
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

<sec> <title>Introduction</title> Les cigarettes roulées représentent une solution de rechange abordable par rapport aux cigarettes industrielles, en particulier pour les jeunes à faible revenu. Cette étude a pour but de caractériser les variations de prévalence de la consommation de tabac à rouler des jeunes Canadiens entre 2008 et 2010 et d'examiner les caractéristiques sociodémographiques associées à cette consommation en 2010. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Cette étude utilise des données représentatives recueillies chez des élèves de la 9e à la 12e année dans le cadre des cycles 2008-2009 et 2010-2011 de l'Enquête sur le tabagisme chez les jeunes (ETJ). </sec> <sec> <title>Résultats</title> Parmi les fumeurs, 30,5 % consommaient des cigarettes roulées. Les jeunes bénéficiant d'un revenu disponible de plus de 100 $ par semaine étaient moins nombreux à consommer ce type de produit (rapport de cotes [RC] = 0,49; intervalle de confiance [IC] à 95 % : 0,34 à 0,71). Les consommateurs de tabac à rouler étaient plus nombreux à consommer également de l'alcool (RC=2,01; IC à 95% : 1,09 à 3,72) ou de la marijuana (RC = 2,63; IC à 95 % : 1,73 à 4,01). </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Les cigarettes roulées continuent d'être une solution de rechange abordable pour les jeunes fumeurs. Les programmes de prévention ciblant les consommateurs de cigarettes roulées en milieu scolaire pourraient contribuer à réduire la consommation de ce type de cigarettes. </sec>

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.113
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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