Аnalysis of knowledge of students of higher educational institutions of poltava about the harmfulness of drug use.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Introduction: The urgency of the topic is due to the fact that in recent years in Ukraine a part of youth who use narcotic drugs and psychoactive substances is growing. Today there are more than a quarter of billion drug addicts in the world. This number includes those who have tried drugs at least once. Among them - about 27 million drug addicts that are in need of treatment. The aim: to analyze the knowledge of the students of higher educational institutions of Poltava about various issues related to drug addiction. PATIENTS AND METHODS: Materials and method: 600 questionnaires of students who study at the universities (Poltava). The following methods were used: historical - analytical and bibliosemantic, medico-statistical, sociological, system approach and system analysis. RESULTS: Results: Student youth responded to various questions that were presented in the questionnaire, about various issues related to drug addiction. 26 % of respondents indicated that they know places where drugs can be purchased. To the question «Do you know what drugs are?» оnly 7 % answered «No». 2, 5 % of those surveyed met with drug users on the street. 13 ± 1, 51 % (р<0, 05) of the respondents admitted that they were irritated when they were criticized for using narcotic drugs and only 9 ± 1, 25 % (р<0, 05) felt guilty about abuse. CONCLUSION: Сonclusions: Students should be aware of the problem of the use of psychoactive substances, be aware of the legislative framework for the prevention of consumption, turnover and any manipulations with psychoactive substances.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».