The Guttman Approach to Modeling Drug Sequences: Bridging Literature Gaps
Notice bibliographique
Résumé
In addressing several literature gaps in the drug sequencing literature, this study investigated the sequencing of alcohol, cigarette, and marijuana initiation among a sample of rural American youth, by using age of initiation data to develop a Guttman scale of soft drug involvement. Explicit attention was paid to the role and importance of cigarette initiation in the soft drug sequence and an effort was made to determine whether the scalability of the sequence is impacted by the type of drug measures employed. To attend to these lines of inquiry, two Guttman scales were used to test a modified version of Kandel’s (1975, 2002) drug sequencing hypothesis. The first scale utilized age of initiation data, while the second scale was developed with dichotomous initiation measures. Cross-sectional data were derived from a rural sample of American 6th, 9th, and 12th grade students. The type of initiation measures utilized had a direct bearing on scale fit and the degree to which the hypothesis was supported. Indicated are the implications that the findings have for school-based drug prevention programs. Keywords: Guttman scale; cigarette initiation in the soft drug sequence; Modeling Drug Sequences Resume: Afin de combler les lacunes documentaires dans le sequencage de drogue, cette etude a etudie le sequencage de l'alcool, de la cigarette et de l'initiation de marijuana aupres d'un echantillon de jeunes americains en milieu rural, en utilisant des donnees d'âge d'initiation a developper une echelle de Guttman de l'utilisation de drogue douce. Une attention explicite a ete accordee au role et a l'importance de l'initiation de cigarette dans la sequence de drogue douce et un effort a ete fait afin de determiner si l'evolutivite de la sequence est affectee par le type de mesures de drogue employe. Afin d'assister a ces lignes de l'enquete, deux echelles de Guttman ont ete utilisees a tester une version modifiee de l'hypothese de sequencage de drogue de Kandel (1975, 2002). La premiere echelle a utilise les donnees d'âge d'initiation, tandis que la deuxieme echelle a ete developpee avec des mesures d'initiation dichotomiques. Des donnees trans-sectionnelles ont ete calculees a partir d'un echantillon des etudiants americains ruraux en 6eme, 9eme et 12eme annee. Le type de mesures d'initiation utilisees a une incidence directe sur l'ajustement d'echelle et la mesure dans laquelle l'hypothese a ete soutenue. Les resultats utiles pour des programmes de prevention de la toxicomanie dans l'ecole. Mots-cles: echelle de Guttman; initiation de cigarette dans la sequence de drogue douce; modelisation de sequences de drogue
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 | 0,050 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».