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Enregistrement W4413920594 · doi:10.22215/cujs.v5i1.5322

Adaptation of Icelandic Model for Prevention of Adolescent Substance Use in New Brunswick

2025· article· en· W4413920594 sur OpenAlexaffabout
Zac Arseneau, Amanda Bellefeuille, Tanya Halsall

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcelandicAdaptation (eye)Substance usePsychologyGeographyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Icelandic Prevention Model (IPM) is a multi-level community collaborative initiative that focuses on broader social and environmental determinants over individual-based intervention, aiming to prevent substance use. The IPM is now being applied in other countries, and there is a need to explore implementation strategies to support adoption of the model in new settings. The objective of this research is to examine stakeholder perceptions of the implementation barriers and facilitators within the early stages of IPM implementation in New Brunswick, Canada. Semi-structured qualitative interviews and focus groups were held with key stakeholders (N = 35) and data were analyzed using QSR NVivo using thematic analysis. The results are categorized in two over-arching themes focused on barriers and facilitators. We identified themes related to barriers, including partnership challenges, maintaining sustained engagement over the long-term and lack of community engagement and buy-in. Additional themes related to facilitators highlight components of the IPM that facilitate implementation, effective implementation strategies and building relationships in community. This paper offers new insights related to the implementation of the IPM in Canada, which will be valuable for other communities interested in implementing the model, as well as for future policy and practice in implementation of upstream prevention initiatives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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