La prévalence, les tendances et les facteurs associés au vapotage en Ontario (de 2015 à 2018) et au Québec (de 2017 à 2019), au Canada
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La surveillance étroite de l'utilisation des produits de vapotage (avec ou sans nicotine) au Canada a été limitée en raison de l'utilisation de divers outils aux concepts et aux contenus variés. Cette étude vise à examiner les tendances au fil du temps de la prévalence du vapotage ainsi que les facteurs connexes, au moyen des données de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC). Les tendances en matière de prévalence du vapotage au cours des 30 jours précédents ont été examinées à partir des données provenant des modules optionnels de l'ESCC de 2015 à 2018 pour l'Ontario et de 2017 à 2019 pour le Québec.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it