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Enregistrement W2164875614 · doi:10.1080/002075900399510

Identification des facteurs liés à la consommation de cigarettes, d'alcool et de drogues à l'adolescence

2000· article· fr· W2164875614 sur OpenAlexaff
Catherine Gosselin, Denis Larocque, Frank Vitaro, Claude Gagnon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Psychology · 2000
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de MontréalResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude vise à identifier les facteurs d'ordre personnel, familial, social et scolaire liés à la consommation de substances psychotropes à l'adolescence. Environ 1000 adolescents ont participé à quatre collectes de données échellonnées sur une période de 44 mois. Les résultats montrent un lien entre la consommation précoce de substances psychotropes et la persistance de cette habitude. D'autres facteurs tels les compétences à entrer en interaction avec les pairs, l'inadaptation scolaire et le manque de supervision parentale sont également des prédicteurs d'une telle habitude. En retour, l'importance accordée aux qualités morales et les réactions négatives vis‐à‐vis les habitudes de consommation de la mère sont associées à un fléchissement de cette habitude. La discussion porte sur l'importance d'identifier les trajectoires développementales menant à la dépendance aux substances psychotropes.

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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,362 · 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.

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

Citations9
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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