MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3117246274 · doi:10.29103/averrous.v6i2.2225

DESCRIPTION OF KNOWLEDGE LEVELS ABOUT DRUG ABUSE IN THE MEDICAL STUDENTS 2019 UNIVERSITAS MALIKUSSALEH

2020· article· en· W3117246274 sur OpenAlexaff
Z Khairunnisa, Teuku Ilhami Surya Akbar

Notice bibliographique

RevueAVERROUS Jurnal Kedokteran dan Kesehatan Malikussaleh · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionSubstance abuseDrugMedical educationLaw enforcementEnforcementSample (material)MedicinePsychologyFamily medicinePsychiatryNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drug abuse is a world problem that can never be resolved. Nevertheless, efforts towards enforcement and eradication must still be carried out. The difficulty is that the problem created by humans themselves, involves many aspects, including economic, political and moral. Drug use outside the medical indication, without a doctor's prescription or prescription, and use that is pathological (causing abnormalities) can cause obstacles in activities at home, school or campus, workplace and social environment. The purpose of this study was to determine the level of knowledge of drug abuse in the medical students 2019 Universitas Malikussaleh. This research was an descriptif study with cross sectional method. The sample in this study were all students of the medical students 2019 Universitas malikussaleh totaling 96 people. From this study 86% of students had good knowledge of drug abuse and 14% were lacking knowledge.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAVERROUS Jurnal Kedokteran dan Kesehatan MalikussalehMême sujetPublic Health and NutritionTravaux en français237 207