Utilisation de produits de vapotage contenant de la nicotine lors d’une tentative d’abandon du tabagisme par des adultes canadiens fumeurs ou ayant récemment cessé de fumer : résultats concernant le Canada tirés de l’Enquête sur le tabagisme et le vapotage dans quatre pays menée en 2022 par le Projet international d’évaluation de la lutte antitabac
Bibliographic record
Abstract
Abstract Nous avons mené une analyse portant sur 1 771 adultes canadiens qui fument ou fumaient des cigarettes en nous fondant sur les données de l’Enquête sur le tabagisme et le vapotage dans quatre pays menée en 2022 par le Projet international d’évaluation de la lutte antitabac. En utilisant des données pondérées, nous avons estimé la prévalence des tentatives d’abandon du tabagisme chez les adultes canadiens entre 2020 et 2022 et nous avons évalué leur utilisation d’un produit de vapotage contenant de la nicotine (PVN), de même que les arômes et les dispositifs le plus souvent utilisés lors de leur tentative d’abandon la plus récente. Dans l’ensemble, 36,5 % des participants ont tenté de cesser de fumer et 19,4 % de ces derniers ont utilisé un PVN. Ceux qui étaient plus jeunes et qui avaient effectivement cessé de fumer étaient plus susceptibles d’avoir utilisé un PVN. Les cartouches ou capsules (pods) préremplies (36,3 %) et les arômes de fruits (39,5 %) étaient les choix les plus populaires.
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 | 0.002 | 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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".