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Enregistrement W1972258209 · doi:10.1590/s0104-07072012000500008

Profile of simultaneous poly-substance users of undergraduate students at one university, Kingston - Jamaica

2012· article· en· W1972258209 sur OpenAlexafffund
Joy Harrison, Laura Simich, Carol Strıke, Bruna Brands, Norman Giesbrecht, Akwatu Khenti

Notice bibliographique

RevueTexto & Contexto - Enfermagem · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthHealth CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesForeign Affairs and International Trade CanadaGovernment of CanadaCentre for Addiction and Mental HealthHealth Research Board
Mots-clésCannabisLatin AmericansAlcohol consumptionSample (material)Substance usePsychologyFamily medicinePsychological interventionUniversity hospitalMedical educationMedicineGerontologyLibrary sciencePsychiatryAlcoholPolitical scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is part of a multicentric research project involving seven universities in five Latin American countries and one Caribbean island (Jamaica). This cross-sectional study examines the profile of a sample of first and second year undergraduate students in the Medical/Health Science Department of one university in Kingston, Jamaica. The sample size was 295 students. Our results revealed that this pattern of drug use is occurring in this specific university. Alcohol was the most frequently reported substance 27.5%, followed by cannabis 6.1% and tobacco 4.7%. Report of polydrug consumption was low for all categories studied. Our findings may inform interventions at the university level.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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