MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1935914711 · doi:10.7202/1013481ar

Utiliser des médicaments stimulants pour améliorer sa performance : usages et discours de jeunes adultes québécois

2013· article· fr· W1935914711 sur OpenAlexaffvenueabout
Christine Thoër, Michèle Robitaille

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’utilisation de médicaments stimulants par les étudiants pour améliorer la performance académique en l’absence de trouble de déficit de l’attention avec hyperactivité (TDAH) et hors du cadre de la prescription, est une pratique qui semble gagner en popularité auprès des étudiants américains. Cette recherche exploratoire basée sur des entrevues semi-dirigées réalisées auprès de 26 jeunes adultes québécois étudiants et travailleurs, âgés de 20 à 25 ans, visait à documenter l’usage de stimulants et à cerner les significations qu’ils construisent autour de ces utilisations. Nos résultats montrent qu’étudiants et travailleurs recourent aux stimulants pour augmenter leur concentration et leur capacité à rester alertes dans le but d’améliorer la qualité de leur travail et leur productivité. Les discours que construisent ces jeunes adultes autour de ces pratiques renvoient à trois problématiques : une faille personnelle, un déséquilibre perçu entre les ressources personnelles et les contraintes qu’impose l’environnement académique ou professionnel et une difficulté à concilier les engagements dans des rôles multiples. Le recours aux médicaments stimulants est ainsi présenté par les jeunes adultes comme une stratégie d’automédication ou comme une ressource pour favoriser l’adaptation aux exigences de l’environnement ou aux multiples engagements identitaires. Les médicaments stimulants sont perçus comme des produits efficaces et relativement sécuritaires, et leur utilisation pour améliorer la performance est jugée légitime puisqu’elle vise la réussite académique ou professionnelle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,330 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDrogues santé et sociétéMême sujetAttention Deficit Hyperactivity DisorderTravaux en français237 207