Yliopisto-opiskelijoiden huumausaineiden käyttö Lappeenrannassa : kvantitatiivinen tutkimus
Notice bibliographique
Résumé
Tämän opinnäytetyön tavoitteena oli tutkia Lappeenrannan yliopisto-opiskelijoiden huumausaineiden käyttöä ja mielipiteitä huumausaineista. Kvantitatiivisen tutkimuksen aineistona toimivat Lappeenrannan LUT (Lappeenranta University Of Technology) - yliopistossa opintoja suorittavat suomenkieliset opiskelijat. \n \nLappeenranta on kansainvälinen yliopistokaupunki, jonka Skinnarilan kaupunginosassa sijaitseva kampus tarjoaa tuhansille tekniikan- ja kauppatieteiden alojen opiskelijoille maisteri- ja kandidaattiohjelmia. Webropol-sovelluksella toteutettu anonyymi kyselytutkimus lähetettiin kaikille LUT-yliopiston lähetyslistalla oleville 5314 opiskelijalle suomenkielisenä. Suomenkielisiä opiskelijoista oli noin 4500. Vastausaikaa annettiin noin viikko, jonka aikana vastauksia tuli yhteensä 929 kappaletta, n. 20 %. \n \nTutkimustuloksissa tarkasteltiin opiskelijoiden huumeiden käyttöä lyhyellä ja pitkällä aikavälillä sekä vertailtiin mm. sukupuolen ja iän vaikutuksia huumausaineiden käyttöön. \n \nTutkimustuloksien mukaan huumausaineiden kokeilu ja käyttö on Lappeenrannassa yliopisto-opiskelijoiden keskuudessa Suomen keskiarvon yläpuolella. Miehet käyttävät tutkimuksen mukaan huumausaineita enemmän kuin naiset. Miehistä 43 % oli kokeillut jotakin huumausainetta elämänsä aikana, naisista 20,5 %. 35–44-vuotiaat ovat kokeilleet muita ikäryhmiä enemmän huumausaineita. Kannabis on selvästi suosituin huumausaine. Myös muita huumausaineita kohtaan yliopisto-opiskelijoilla on kiinnostusta varsinkin kokeilun suhteen. Yliopisto-opiskelijoiden huumausaineiden käytössä korostuu uuden kokeminen ja yhteisöllisyys.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,007 |
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 ».