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Enregistrement W3111166444 · doi:10.24095/hpcdp.40.11/12.03f

Consommation de substances et méfaits connexes dans le contexte de la COVID-19 : un modèle conceptuel

2020· article· fr· W3111166444 sur OpenAlexaffvenue
Aganeta Enns, Adena Pinto, Jeyasakthi Venugopal, Vera Grywacheski, Mihaela Gheorghe, Tanya Kakkar, Noushon Farmanara, Bhumika Deb, Amy Noon, Heather Orpana

Notice bibliographique

RevuePromotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoOttawa Public HealthUniversity of OttawaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À mesure que les effets de la COVID-19 se sont manifestés, une attention croissante a été accordée à la relation entre la COVID-19 et la consommation de substances et les méfaits connexes. Cependant, il existe peu de théories et de preuves empiriques pour orienter les travaux de recherche dans ce domaine. Pour faire progresser ce nouveau champ de recherche, nous présentons un modèle conceptuel qui résume les données probantes, l’information et les connaissances sur la consommation de substances et les méfaits connexes dans le contexte de la pandémie. Le modèle conceptuel offre une représentation visuelle des liens entre la pandémie et la consommation de substances et les méfaits connexes. Il peut être utilisé pour déterminer les futurs domaines de recherche.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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