Repenser la réduction des méfaits à l’ère du numérique pour les jeunes consommateurs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : La démultiplication des substances psychoactives, la transformation des pratiques de consommation, l’inadéquation des services pour les jeunes et le virage technologique pris par les consommateurs, tant pour acheter que s’informer sur les substances, incitent à repenser l’intervention en réduction des méfaits. Objectifs : L’étude vise à explorer l’intérêt et la faisabilité d’utiliser les technologies de l’information et des communications (TIC) pour prévenir des consommations plus intensives et réduire les dommages chez les jeunes adultes consommateurs en situation de grande vulnérabilité sociale. Méthodes : Elle utilise une approche de recherche communautaire basée sur des groupes de discussion menés auprès de jeunes consommateurs de 18 à 29 ans et d’intervenants oeuvrant auprès des jeunes en difficultés dans la région de Québec. Résultats : Les TIC constituent un outil privilégié d’approvisionnement et d’échange d’informations sur les substances parmi les jeunes. Elles s’insèrent dans un contexte de lacunes dans les ressources existantes. En réponse, les participants suggèrent le développement d’une plateforme interactive spécialisée et actualisée d’échange d’informations sur les substances en circulation et la façon de gérer leurs consommations et les situations d’urgence. Pour les intervenants, les TIC sont peu exploitées pour des échanges en lien avec les substances illicites et jugées délicates à manipuler sur ces questions sensibles. Elles sont néanmoins perçues comme pouvant pallier un déficit de connaissances et de compétences pour aborder ces sujets complexes avec les jeunes. Des enjeux émergents liés aux inégalités d’accès au numérique, de littératie avec les TIC, éthiques et juridiques. Conclusion : Les TIC sont bien implantées dans le travail des intervenants et la vie des jeunes consommateurs. Elles sont des outils complémentaires, probablement incontournables à l’ère du numérique et de la complexification des marchés et des modes de consommation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».