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Enregistrement W2084653227 · doi:10.1080/02791072.2011.587391

Substance Use and Abuse Among Men Using the Internet Specifically to Find Partners for Unprotected Sex

2011· article· en· W2084653227 sur OpenAlexaff
Hugh Klein

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoactive Drugs · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSexuality, Behavior, and Technology
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésPopulationContext (archaeology)Substance abuseMedicineIntervention (counseling)PsychiatryThe InternetPsychologyDemographyEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was based on a national random sample of 332 MSM who use the Internet to seek men with whom they can engage in unprotected sex. Data collection was conducted via telephone interviews between January 2008 and May 2009. Illegal drug use was highly prevalent in this population, particularly when compared to men in the general population: 85.2% of the men in the study versus 59.5% of men in the adult population reported lifetime use of an illegal drug, and 60.1% of the men in the study versus 9.9% of men in the adult population reported use of an illegal drug during the preceding 30 days. Substance abuse problems and drug dependence were also highly prevalent, with a sizable proportion of the men having unmet treatment needs. Most study participants (56.4%) reported a preference for having sex while under the influence of alcohol and/or other drugs, with the large majority of these persons (85.9%) expressing a preference for illegal drug use in that context. The author concludes that men who use the Internet to find partners for unprotected sex tend to have extensive drug use histories, and their experimentation with illegal drugs continues well into their 40s, 50s, and beyond. A sizable proportion of these men need substance abuse education, prevention services, intervention services, and/or drug treatment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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