MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2152108169 · doi:10.7202/1005303ar

Quand drogues et violence se rencontrent chez les jeunes : un cocktail explosif ?

2011· article· fr· W2152108169 sur OpenAlexaffvenueabout
Serge Brochu, Marie‐Marthe Cousineau, Chloé Provost, Patricia Erıckson, Sun Fu

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2011
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime Patterns and Interventions
Établissements canadiensInternational Centre for Comparative CriminologyCentre for Addiction and Mental HealthUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyEthnologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les jeunes qui se retrouvent en centre de réadaptation pour jeunes contrevenants constituent un groupe qui mérite une attention particulière lorsqu’il s’agit de faire le point sur les relations qui se nouent entre alcool/drogues et violence. Cet article a pour but de décrire les liens qui se tissent entre substances psychoactives (entendre alcool et drogues illégales) et violence chez les jeunes contrevenants. Plus spécifiquement, il s’agit d’exposer le rôle : a) des intoxications; b) du besoin d’argent pour se procurer des drogues ; et c) du système de distribution illicite des drogues dans la manifestation de comportements violents chez les jeunes contrevenants canadiens. Les données traitées dans cet article sont issues d’un questionnaire adressé aux jeunes contrevenants de sexe masculin admis dans les centres de réadaptation du Québec (n = 239) et de l’Ontario (n = 162) quel que soit le délit à l’origine de leur prise en charge institutionnelle. Parmi les trois types de relation étudiés, c’est l’intoxication qui se révèle le facteur le plus important menant à la violence. Notons par ailleurs qu’une bonne partie des crimes associés aux substances psychoactives le sont à plus d’un titre. Des pistes d’interprétation sont suggérées.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,001

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,211 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDrogues santé et sociétéMême sujetCrime Patterns and InterventionsTravaux en français237 207