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Enregistrement W2964109669 · doi:10.1590/1980-265x-tce-cicad-8-23

RESIDENTS’ ATTITUDES TOWARD THOSE WHO MISUSE DRUGS ON THREE ATTITUDINAL SCALES

2019· article· en· W2964109669 sur OpenAlexaff
Suzette A. Haughton, Robert B. Mann, Winston De La Haye

Notice bibliographique

RevueTexto & Contexto - Enfermagem · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)AmbivalenceDrug misuseCrack cocainePsychologyMedicinePsychological interventionJudgementClinical psychologyPsychiatrySocial psychologyDrugGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective: to examine patterns in attitudes toward drug users among residents in a community of Kingston, Jamaica. Method: cross-sectional study; sample size was 121 residents. Results: alcohol and marijuana showed a strong positive relationship on the personal contact attitudinal scale with r (119)=.53, p<.01. Respondents’ attitudes on the judgement scale for crack and cocaine were the strongest among all the drugs with r (119)=.84, p<.01, reflective of a very strong positive relationship. Equally important too, respondents’ attitudes on the social support scale toward those who misuse crack and cocaine were very strongly correlated with r (119)=.88, p<.01. Residents displayed positive attitudes toward those who misuse alcohol and marijuana. Conclusion: the majority of respondents were ambivalent toward those who misuse cocaine and crack. Negative attitudes were highest among residents toward those who misuse cocaine. This study found that the differences in mean between males and females attitudes on the personal contact scale for alcohol and marijuana were statistically significant at 0.05 level. Our findings may be used to inform further research and ultimately lead to policy interventions.

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)0,000
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,007

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 Opus0,352
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,109 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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