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Enregistrement W2036102526 · doi:10.7895/ijadr.v3i4.171

Alcohol and drug use and other high-risk behaviors among youth in the slums of Kampala, Uganda: Perceptions and contexts obtained through focus groups

2014· article· en· W2036102526 sur OpenAlexvenueno aff
Monica H. Swahn, Melissa Haberlen, Jane Palmier

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Alcohol and Drug Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeorgia State University
Mots-clésFocus groupSlumPopulationPsychologyContext (archaeology)Reproductive healthPositive Youth DevelopmentEnvironmental healthMedicineDevelopmental psychologyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Swahn, M., Haberlen, M., & Palmier, J. (2014). Alcohol and drug use and other high-risk behaviors among youth in the slums of Kampala, Uganda: Perceptions and contexts obtained through focus groups. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 3(4), 289-295. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v3i4.171Aims: The study seeks to determine perceptions of and contexts for risky behaviors among street and slum youth in Kampala, through focus groups.Design: Three 90-minute focus groups were conducted in Luganda (local language) to ask specific questions on alcohol and drug-related behaviors among youth in the slums.Setting: Uganda Youth Development Link drop-in centers for disadvantaged youth in Kampala.Participants: 31 participants, aged 14 to 24 years.Measures: The focus group probes were based on the World Health Organization report “Working With Street Children: Module 5: Determining the Needs and Problems of Street Children—A Training Package on Substance Use, Sexual and Reproductive Health Including HIV/AIDS and STDs.”Findings: Results show that these youth engage in a number of risky behaviors, including alcohol and drug abuse, fighting and weapon carrying, delinquency, prostitution and unsafe sexual behaviors.Conclusions: The study provides context for risky behaviors in this population, which can provide useful insights and help to guide resource allocation and intervention planning for services that seek to reduce adverse health outcomes in this vulnerable population, particularly those related to alcohol and drug use.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 recherche0,0000,001
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 GPT0,392
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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