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Enregistrement W2971570431 · doi:10.7202/1061962ar

Portait de la consommation de substances psychoactives chez les adolescents atikamekw

2019· article· fr· W2971570431 sur OpenAlexaffvenue
Chantal Plourde, Jocelyne Pronovost, Marc Alain, Catherine Arseneault, Jenny Laperrière

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats quantitatifs d’une étude portant sur les habitudes de consommation de substances psychoactives (SPA) menée en 2007-2008 auprès d’adolescents dans deux communautés atikamekw. L’étude a été réalisée en milieu scolaire secondaire ; les données proviennent de 172 répondants qui ont accepté de remplir la grille de dépistage de la consommation problématique d’alcool et de drogues chez les adolescents (DEP-ADO). Les résultats indiquent une consommation d’alcool et/ou de drogues importante, qui débute de manière précoce et que l’on peut considérer comme étant problématique pour bon nombre de ces jeunes. Plusieurs disent vivre des conséquences négatives importantes reliées à leur consommation. Bien que peu de différences entre les sexes ressortent de nos résultats d’un point de vue statistique, les jeunes filles sont plus nombreuses à boire de façon excessive et vivent davantage de conséquences négatives du point de vue de leur santé physique et psychologique. Enfin, nos résultats indiquent que très peu de jeunes se tournent vers des ressources d’aide professionnelles pour faire face à leur problème de consommation. Cette étude met en évidence l’importance de la prévention et du dépistage dans les programmes touchant la toxicomanie chez les jeunes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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