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Record W3092224341 · doi:10.1024/0939-5911/a000686

Alkoholkonsum in Deutschland und Europa während der SARS-CoV-2 Pandemie

2020· article· de· W3092224341 on OpenAlexaff
Jakob Manthey, Carolin Kilian, Georg Schomerus, Ludwig Kraus, Jürgen Rehm, Bernd Schulte

Bibliographic record

VenueSUCHT - Zeitschrift für Wissenschaft und Praxis / Journal of Addiction Research and Practice · 2020
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicAlcohol Consumption and Health Effects
Canadian institutionsUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GynecologyMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung. Zielsetzung: Ziel der vorliegenden Studie war, die Veränderung des Alkoholkonsums während der SARS-CoV-2 Pandemie in Deutschland zu untersuchen und mit derer anderer europäischer Länder zu vergleichen. Methodik: Analyse von soziodemographischen und sozioökonomischen Daten sowie Angaben zur Veränderung des Alkoholkonsums seit der Pandemie in einer europaweiten Onlinebefragung (n=40.064) aus 21 Ländern. Zur Anpassung an die Bevölkerungsverteilung in den Ländern erfolgte eine Gewichtung anhand von Geschlecht, Alter und Bildungsabschluss. Ergebnisse: Seit Beginn der Pandemie wurde im Mittel weniger Alkohol getrunken. Der Rückgang des Konsums ist vor allem auf eine Reduktion der Gelegenheiten zum Rauschtrinken zurückzuführen. Der Alkoholkonsum ist in Deutschland weniger stark als in anderen Europäischen Ländern zurückgegangen. Gründe dafür sind Zunahmen im Alkoholkonsum bei Frauen sowie bei Personen, die negative Auswirkungen in Beruf und Finanzen erlebt haben und bei Personen mit riskanten Konsummustern. Schlussfolgerungen: Um den negativen Folgen des in Teilgruppen verstärkten Alkoholkonsums während der Pandemie entgegenzuwirken, sollte die Verfügbarkeit von Alkohol durch eine sinnvolle Besteuerung reduziert sowie eine Ausweitung routinemäßiger Alkoholscreenings in der allgemeinärztlichen Versorgung umgesetzt werden.

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)0.014
metaresearch head score (Gemma)0.028
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.636
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0140.028
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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 head0.217
GPT teacher head0.503
Teacher spread0.286 · 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 designNot applicable
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

Citations50
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

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