Perceptions of Addictions as Societal Problems in Canada, Sweden, Finland and St. Petersburg, Russia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study reports on the relative gravity people attribute to various addictive behaviors with respect to other societal concerns in four northern populations with different history, social policy and treatment alternatives for addicted individuals. METHODS: Random population surveys were conducted in Canada, Sweden, Finland and St. Petersburg, Russia. In Finland and Sweden, the survey was conducted by mail, in Canada and St. Petersburg by phone. As a part of this survey, the respondents were asked to assess the gravity of various societal problems, some of which involved various addictive behaviors. The data were analyzed by descriptive statistical methods, factor analysis, contextual analysis and multiple regression analysis. RESULTS: Hard drugs, criminality and environmental issues belonged to the topmost problems in all data samples. Overall, Finns and Canadians appeared the least worried about various societal problems, Swedes seemed the most worried and St. Petersburgian views were the most polarized. Two factors were extracted from the combined data. Factor 1 covered criminal behavior and various addictions; it was named Threats to Safety factor. Factor 2 comprised social equality issues. The country context explained 12.5% of the variance of the safety factor and 7.9% of the equality factor. CONCLUSIONS: Despite some cultural variation in the gravity assessments, the central core of the social representation of addictive behaviors tends still to be linked with 'badness' since they were mainly grouped with various forms of criminal behavior in all these countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».