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Enregistrement W4387464262 · doi:10.58396/bephs020104

The prevalence and experience of illicit drug use

2023· article· en· W4387464262 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueBiomedicine Engineering and Public Health Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of KarachiUniversity of Calgary
Mots-clésIllicit drugDrugEnvironmental healthBusinessInternet privacyMedicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Illicit drug use is a complicated and pervasive public health problem that has garnered enormous attention because of its many implications for individuals and societies.This abstract explores the prevalence and experiential aspects of illicit drug use, shedding light on its multifaceted nature.Drawing upon a comprehensive assessment of current literature up until September 2021, this summary gives a synthesized assessment of the present-day state of expertise.The prevalence of illicit drug use varies across demographics, geographical areas, and socioeconomic strata.Factors such as age, gender, cultural history, and monetary situations have an impact on the initiation and continuation of drug use.Even as facts suggest fluctuations in tendencies over the years, drug use remains a worldwide undertaking with extensive-ranging health, social, and monetary consequences.The experience of illicit drug use is complex and stimulated by diverse character and contextual factors.The choice to interact with illicit substances frequently stems from complicated interplay of curiosity, peer stress, emotional distress, and accessibility.The subsequent adventure may also involve experimentation, ordinary use, and, in some cases, the development of dependence.The experience of drug use is not uniform; people document diverse bodily, mental, and social results that impact their overall well-being.Understanding the superiority and experiential dimensions of illicit drug use is critical for designing powerful prevention, intervention, and damage reduction strategies.Those techniques ought to embody a comprehensive approach that addresses the complicated web of things contributing to drug use, which includes education, network support, coverage reforms, and accessible healthcare offerings.Through comprehensively grasping the prevalence and experiential realities of illicit drug use, societies can work closer to centered solutions that prioritize the health and welfare of all people.This abstract underscore the necessity of ongoing research and collaborative efforts to address illicit drug use as a multidimensional public health undertaking.

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)0,007
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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