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Enregistrement W2754235893 · doi:10.5539/gjhs.v9n11p51

Knowledge and (Ab)Use in Connection with Novel Psychoactive Substances: A Cross-Sectional Analysis of Psychedelic Users Existing on Online Platforms

2017· article· en· W2754235893 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed-Lutfi Al-Imam, Ahmed Al-Imam

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Baghdad
Mots-clésCross-sectional studyObservational studyPopulationPsychiatryAgnosticismPsychoactive substancePsychologyMedicineInternet privacyEnvironmental healthGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The prevalence of use and misuse of novel psychoactive substances (NPS) has been escalating at an exponential rate in the past two decades. Studies on NPS are highly concentrated in relevance to the developed world, while few have been undertaken in the developing countries.MATERIALS & METHODS: This study is observational and cross-sectional in nature; it relies on a web-based survey distributed to a population of (ab)users of psychedelics and NPS; this community was accessible via dedicated online platforms psychedelics users located on the Facebook social communication medium. The aim of the study is to estimate the level of knowledge and the extent of (mis)use in connection with psychoactive substances, including the novel ones (NPS).RESULTS: The number of participants who responded to the survey reached 458 responders. The level of knowledge and (ab)use was relatively high. The majority of participating individuals were Caucasians males from the developed world including the US, the UK, India, and western European countries. The primary religious affiliation was either agnosticism or atheism. Approximately, 26% were diagnosed with the neuropsychiatric condition.CONCLUSION: The NPS phenomenon is still a major concern primarily in the developed world. Additional studies are required in virtual and non-virtual populations. The targeted populations should include; students, medical professionals, academics, patients with psychiatric and neurological abnormalities, convicts and criminals, and even terrorists.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,296 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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