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Enregistrement W6992176444

Kehittämisehdotuksia Vantaan kaupungin ehkäisevään päihdetyöhön

2019· other· fi· W6992176444 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTheseus (Ammattikorkeakoulujen) · 2019
Typeother
Languefi
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensMusée de la Civilisation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Government (linguistics)Process (computing)Term (time)Context (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opinnäytetyö tehtiin Vantaan kaupungin ehkäisevän päihdetyön yksikölle. Tavoitteena oli tuottaa kehittämisehdotuksia kyseisen yksikön käyttöön ja selvittää, millä tavalla päihteet vaikuttavat vantaalaisten turvallisuudentunteeseen. Tarkoituksena oli, että ehkäisevän päihdetyön yksikkö pääsee työssään hyödyntämään opinnäytetyön tuloksia. Kvalitatiivisen tutkimuksen tavoitteena oli vastata tutkimuskysymyksiin: millä tavalla päihtyneiden henkilöiden käyttäytyminen heikentää kuntalaisten turvallisuudentunnetta Vantaalla, millaisissa tilanteissa vantaalaiset ovat olleet huolissaan läheistensä alkoholinkäytöstä ja mitä kehittämisehdotuksia vantaalaisilla on päihdehaittojen ehkäisemiseksi. \n \nOpinnäytetyössä perehdyttiin neljän eri-ikäisen vantaalaisen kokemuksiin päihteiden aiheuttamista ongelmista ja pyrittiin saamaan kehittämisehdotuksia päihdetyöhön. \nTutkimuksen teoreettinen viitekehys sisältää tieteellistä tietoa tutkimuskysymyksiin liittyvistä aiheista; päihteiden aiheuttamat ongelmat Suomessa, päihdetyö ja turvallisuudentunne. Haastateltavat henkilöt rekrytoitiin Vantaan päihdetilannekyselyn 2018 vastaajien joukosta. Haastattelut olivat puolistrukturoituja teemahaastatteluja. Saatujen tulosten mukaan tärkeimmiksi kehittämiskohteiksi nousivat aikainen puuttuminen päihdeongelmaan ja uudenlaisten valistuskeinojen löytäminen päihteiden haitoista kertomiseen. Moni haastatelluista koki, että yhteistyötä tulisi kehittää eri hoitotahojen välillä.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,014

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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