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Enregistrement W1566523353 · doi:10.1111/j.1360-0443.2010.02955.x

Addiction Research Centres and the Nurturing of Creativity. Substance abuse research in a modern health care centre: the case of the Centre for Addiction and Mental Health

2010· article· en· W1566523353 sur OpenAlexafffund
Jürgen Rehm, Norman Giesbrecht, Louis Gliksman, Kathryn Graham, Anh D. Lê, Robert E. Mann, Robin Room, Brian Rush, Rachel F. Tyndale, Samantha Wells

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoWestern UniversityCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesOntario Division, Canadian Mental Health AssociationOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésAddictionMental healthSubstance abusePsychiatryHarmPsychologyHarm reductionCreativityPublic healthMedicineNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Centre for Addiction and Mental Health is one of the premier centres for research related to substance use and addiction. This research began more than 50 years ago with the Addiction Research Foundation (ARF), an organization that contributed significantly to knowledge about the aetiology, treatment and prevention of substance use, addiction and related harm. After the merger of the ARF with three other institutions in 1998, research on substance use continued, with an additional focus on comorbid substance use and other mental health disorders. In the present paper, we describe the structure of funding and organization and selected current foci of research. We argue for the continuation of this successful model of integrating basic, epidemiological, clinical, health service and prevention research under the roof of a health centre.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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