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Enregistrement W2027672053 · doi:10.1037/1064-1297.12.2.147

A Tale of Two Cities: Financing Two Voucher Programs for Substance Abusers Through Community Donations.

2004· article· en· W2027672053 sur OpenAlexaboutno aff
Leslie Amass, Jonathan B. Kamien

Notice bibliographique

RevueExperimental and Clinical Psychopharmacology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésVoucherDonationIncentiveSubstance abuseBusinessSubstance abuse treatmentEmbryo donationMarketingEnvironmental healthPublic relationsMedicinePolitical scienceEconomic growthPsychiatryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voucher-based reinforcement therapy (VBRT) is an effective drug abuse treatment, but the cost of VBRT rewards has limited its dissemination. Obtaining VBRT incentives through donations may be one way to overcome this barrier. Two direct mail campaigns solicited donations for use in VBRT for pregnant, postpartum, and parenting drug users in Toronto, Ontario, Canada, and in Los Angeles, California. In Toronto, 19% of those contacted over 2 months donated 8,000 dollars (4,000 dollars/month) of goods and services. In Los Angeles, nearly 26% of those contacted over 34 months donated 161,000 dollars (4,472dollars/month) of goods and services. Maintaining voucher programs by soliciting donations is feasible and sustainable. The methods in this article can serve as a guide for successful donation solicitation campaigns. Donations offer an alternative for obtaining VBRT rewards for substance abuse treatment and may increase its dissemination.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,644

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,372 · 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'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

Citations40
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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