Notice bibliographique
Résumé
This paper selects and analyzes the key trends of current substance abuse that are most widespread in western European countries, the USA, Canada, and Russia, while also reviewing their differences and similarities. Foreign case studies, along with the results of analyzing the most prominent trends of substance abuse, must be accounted for when designing the optimal and most efficient measures for impacting the current drug abuse situation and eliminating its negative consequences. This paper examines the motivations and factors that encourage substance abuse; the phenomenon of substance abuse normalization; and the problems with identifying modern drug addicts that may arise as they try to adapt their behavior. The paper is based on a secondary analysis of several surveys among the working-age population (2013, 2016, 2017), as well as a college youth survey, entitled “The Student Lifestyle: Behavior Risks” (Ivanovo, Krasnodar, Moscow, Rybinsk, Chita, Yaroslavl). All of the above studies were conducted by the deviant behavior sociology sector of the RAS Federal Sociology Research Center. In addition, we considered surveys of college students in the USA and students in higher education in Canada. The analysis shows that: the age of first drug use is shifting upwards, which signifies that people are consciously deciding to consume addictive substances as mature individuals; there is an emerging trend of people aged 50 and over being introduced to addictive substances; the most popular motivation for consuming such substances is hedonism, i.e. the desire for pleasure; the attitude towards substance abuse is growing more and more tolerant, as introduction to recreational psychoactive drugs is becoming a fact of life and drug use is being integrated into society; modern substance abuse patterns still remain largely latent. We also consider foreign researchers’ insights, which warrant attention as we analyze the situation regarding substance abuse in Russian society and work on an effective anti-drug and addiction prevention policy.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».