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Enregistrement W2168430637 · doi:10.7202/038597ar

Regards de Nunavimmiuts sur les raisons de la consommation et ses effets

2009· article· fr· W2168430637 sur OpenAlexaffvenue
Natacha Brunelle, Chantal Plourde, Michel Landry, Annie Gendron

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le présent article sont exposés les résultats d’une étude sur la consommation de substances psychoactives au Nunavik. Le volet qualitatif de cette étude comporte 108 entretiens semi-dirigés auprès de jeunes, de parents, de leaders et d’Aînés de quatre villages. L’analyse de contenu thématique des résultats a mis en lumière différentes raisons et différents effets de la consommation au Nunavik du point de vue des participants. Parmi les raisons évoquées par les interviewés, on retrouve le plaisir, l’ennui et le manque d’activités, la « colonisation », l’adaptation ( coping ) à divers problèmes (pauvreté, abus, suicide) et la transmission intergénérationnelle. Sur la question des conséquences de la consommation, les effets sur la famille, dont la violence conjugale et la négligence envers les enfants, mais aussi les comportements déviants, incluant la conduite avec capacités affaiblies, les voies de fait et les délits lucratifs ont été évoqués. Ces résultats sont discutés à la lumière des connaissances actuelles sur les causes et conséquences de la consommation chez les Inuits et les non-Inuits.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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