Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC) in line with its mandates works with families and communities in various low-and-middle income countries settings in the light of the International Standards for Prevention of Drug Use (UNODC/WHO, 2018) and the International Standards for the Treatment of Drug Use Disorders (UNODC/WHO, 2020).Method: Initial monitoring and evaluation results of UNODC supported science-and family-based programs will be shared.Key Findings: Families and communities are key to promote emotional, physical and social development and the achievement of the Sustainable Development Goals.Feasibility and effectiveness of different family prevention and family treatment programs has been demonstrated across many countries.Discussions and Conclusions: Family factors and contexts in which families live can be both a risk a protective factor when it comes to the onset of drug use and the development of drug use disorders.Effective programs and interventions on various levels can enhance the supportive potential of families in the creation of societies more resilient to drugs and crime.There is a need for further monitoring and evaluation of interventions in different contexts. Implications for Practice or Policy:A key role in the mandates of UNODC is to provide technical assistance and thus translate science to practice in support of United Nations Member States on effective drug use disorder prevention, treatment and care. Implications for Translational Research: The work presented includes information from implementation studies on evidencebased interventions adapted to in low-and middle-income countries.Disclosure of Interest Statement: AB is a staff member of the United Nations.The author alone is responsible for the views expressed in this presentation and they do not necessarily represent the decisions or policies of the UNODC.There is no conflict to declare.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,781 | 0,626 |
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 ».