Intersectoral Interventions in School to Develop Strategies to Prevent the Use of Alcohol and Other Drugs: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
It is important to prioritize intersectoral action at schools to prevent the use of alcohol and other drugs. This strategic act should be organized with multidisciplinary learning characteristics and with the involvement of different stakeholders. The aim of a recent scoping review was to identify the factors that benefit and hinder intersectoral actions at school resulting from the elaboration of policies to prevent drug use. It seems like the research study was a scoping review that used the P-population, C-context, and C-concept structure. The study searched for information in various databases like Embase, Proquest, Lilacs, Medline via Pubmed, PsycInfo, WHO-Iris, and PAHO-Iris on April 17, 2023. According to the results, there were 5 studies that were eligible to answer the research question. One of the advantages of intersectoral actions is the role of schools in creating a support network with different social actors, particularly with family involvement. On the other hand, one of the challenges is inconsistencies in legal regulations, which do not provide enough guidance to schools on how to prevent alcohol and drug use. While public and private schools may be affected differently by social and economic factors, it is essential to invest in developing policies that focus on drug prevention for children and adolescents who are learning in schools.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».