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Enregistrement W2282155775 · doi:10.1177/0091450915614050

Study Drugs “Don’t Make You Smarter”

2015· article· en· W2282155775 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueContemporary Drug Problems · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroethics, Human Enhancement, Biomedical Innovations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConnaught FundUniversity of Toronto
Mots-clésStimulantMedical prescriptionContext (archaeology)PsychologyNormalization (sociology)Medical educationMedicineSociologyPsychiatryPharmacologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing literature on nonmedical prescription drug use among students in North America, existing research does not investigate the potential convergences of nonusing student attitudes on drug acceptability with those of their stimulant-using peers. Analysis of 36 interviews with nonmedical stimulant prescription drug-using and nonusing undergraduate students in Canada provides insight into evaluations of drug acceptability within a competitive, top-tier research university context. Interviews are analyzed thematically with attention to practices students engage in to assess nonmedical stimulant use, and discourses students use to position the acceptability of such use. Interview results illustrate commonalities in how using and non-using students weigh the risks and advantages of nonmedical prescription stimulant use in relation to the pursuit of scholastic success. These findings are used to critically engage with the construct of drug acceptability, as conceptualized in the drug normalization framework of Howard Parker and colleagues. To conclude, recommendations are made for future research, and implications for university policies are considered.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,177
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,156 · 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