Développement d’une plateforme Web pour réduire l’usage de cannabis chez les jeunes qui fréquentent les centres d’éducation des adultes
Notice bibliographique
Résumé
Le cannabis est la drogue illicite la plus souvent consommée chez les jeunes adultes. Son usage est associé à l’échec et à l’abandon scolaire. L’utilisation de plateformes Web est de plus en plus populaire pour intervenir auprès de ces jeunes. Cet article a pour objectifs de présenter la méthodologie utilisée et les résultats de chaque étape de développement d’une plateforme Web qui vise à réduire l’usage de cannabis chez les jeunes adultes qui retournent à l’école. L’intervention mapping a servi de guide pour le développement de cette plateforme. Les déterminants du problème sont d’abord documentés. Ces informations sont ensuite utilisées pour le développement d’une matrice d’objectifs et pour le choix des méthodes d’intervention. L’implication des populations cibles et des partenaires ainsi que le devis d’évaluation sont finalement décrits. Sept séquences de cinq expositions brèves à des messages éducatifs sur l’ordinateur ont été développées pour permettre aux jeunes de reconnaître leur vulnérabilité par rapport à certaines situations à risque de consommer et pour les aider à prendre la décision de réduire ou d’arrêter leur consommation. Différentes méthodes d’apprentissage sont utilisées pour présenter les messages éducatifs aux jeunes, notamment le tailoring et l’apprentissage par modèle. L’intervention mapping a été utile pour lier le savoir des populations visées aux connaissances théoriques et empiriques. Un projet pilote est actuellement évalué pour vérifier l’impact de cette intervention sur l’usage de cannabis chez les jeunes adultes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».