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Enregistrement W1599686494 · doi:10.1590/s0104-11692009000700004

Uso de drogas ilícitas e perspectivas críticas de familiares e pessoas próximas, na cidade do Rio de Janeiro, Zona Norte, Brasil

2009· article· pt· W1599686494 sur OpenAlexaffabout
Octavio Fernández‐Amador, Bruna Brands, Edward M. Adlaf, Norman Giesbrecht, Laura Simich, Maria da Glória Miotto Wright

Notice bibliographique

RevueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2009
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth, Drugs, and Violence
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents the partial results of a multicenter, qualitative study, which involved seven Latin-American countries and Canada. The results presented refer to Northern Rio de Janeiro (city), Brazil. The objective of the study was to describe the perspective of relatives/acquaintances of illicit drug users about protective and risk factors, prevention initiatives, treatment services, and legal aspects regarding illicit drugs. Interviews were performed with 99 individuals, who reported being affected by their relationship with an illicit drug user (relative or acquaintance), approaching their perspectives regarding the key-domains. Most participants were women (73.7%); relatives who used drugs were mostly men (78.2%); the most consumed drug was marijuana (77.8%). The highlighted protective factor was having recreational-sports activities in the community (88.9%), and the risk factor was curiosity for trying something new (94.4%). The main treatment services were Church Groups (51.5%), and participants stated that laws should be more punitive (82.8%). In conclusion, this information is essential to fight against drug use/abuse, showing that there is a need for actions that consider different perspectives at different levels.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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