DRUG CONSUMPTION, KNOWLEDGE ON THE CONSEQUENCES OF CONSUMPTION AND ACADEMIC PERFORMANCE AMONG COLLEGE STUDENTS IN SAN SALVADOR, EL SALVADOR
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: determine the relationship among drug consumption, knowledge on the consequences of consumption and academic performance, for alcohol cocaine and marijuana, among undergraduate students of social sciences and health of San Salvador, El Salvador. Method: the used method was a cross-sectional survey, with a convenience sample of 250 university students. A modified version of the combination of two instruments was applied evaluating the variables for the knowledge on the consequences, pursuing the knowledge of a student about the adverse effects of the biological, psychological and social categories related to consumption of the drugs under study. Drug consumption was evaluated by consulting the student whether or not they used drugs at any time or in the last 3 months. Academic performance was evaluated by consulting students on the average in which they are applied on a scale of 1 to 10. Results: the results showed that 88.1% of the survey participants have a broad knowledge on the consequences of consuming alcoholic beverages; 45.5% on the consequences of marijuana use and 55.7% know the consequences of cocaine consumption. While 28.4% have consumed alcohol in the last year, 6.5% have consumed marijuana and 1.7% cocaine. The relationship of alcohol consumption with the knowledge on each of the consequences reflected a very low influence, while the larger is the knowledge obtained from these consequences caused by the use of the drugs under study, the lower is the consumption. Conclusion: the use of alcohol, cocaine and marijuana is not related to academic performance, indicating very low positive and negative correlations according to each case.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».