The risks of cannabis and other illicit drugs: Views among French and Finnish addiction treatment providers
Notice bibliographique
Résumé
Simmat-Durand, L., & Koski-Jännes, A. (2015). The risks of cannabis and other illicit drugs: Views among French and Finnish addiction treatment providers. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 4(1), 61-69. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v4i1.201Aims: This study explores the effect of cultural context and group-level factors on the views held by treatment professionals in France and Finland about addiction and the dangers of illicit drugs.Design: Cross-cultural survey.Setting: Similar questionnaires were mailed to professionals working in specialized addiction treatment units in both countries.Participants: In Finland, 520 treatment providers working personally with clients responded, and 472 responded in France. The samples differed in several ways. Most notably, the medical profession was more dominant in France, while social work and counselling dominated in Finland.Measures: In addition to demographics, the questions covered different addictions, and included questions on the levels of danger of heroin, amphetamines and cannabis for individuals and the society.Findings: Consistent cultural differences appeared in the views of Finnish and French professionals regarding the addictiveness of illicit drugs and their level of danger to society. These differences remained significant after controlling for professions and other background variables.Conclusions: Cultural context, local prevalence of high-risk behaviors, familiarity with the substance, country of residence, and level of education appeared as major modifiers of risk perceptions.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».