De la découverte des substances psychoactives en milieu festif techno à l’usage maîtrisé
Notice bibliographique
Résumé
Le milieu festif techno forme un contexte propice à l’usage de substances psychoactives, et en particulier de drogues de synthèse. De la découverte de ces fêtes à un investissement plus large dans l’univers culturel, les parcours de consommation sont multiples et dépendent d’un ensemble complexe de déterminants. Cette étude a porté sur l’évolution des parcours de consommation auprès d’une population professionnalisée, parfois dans le milieu festif techno, ayant commencé sa consommation depuis 6 à 15 ans. Les données ont été analysées par le biais d’une analyse de contenu. Les résultats de cette enquête ont visé à : décrire les spécificités des consommations liées au milieu (usage banalisé, polyconsommation, sociabilité de l’usage), esquisser des parcours de consommation possibles à partir de trois typologies d’usage ( festif , récréatif et dopant ), analyser la façon dont les modalités de contrôle des consommations s’intègrent dans ces parcours pour parvenir à un usage relativement maîtrisé. Dans une démarche de santé publique, ces résultats permettent d’envisager quelques pistes possibles de sensibilisation à la maîtrise des consommations dans un milieu fortement concerné par l’usage de drogues de synthèse.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».