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Record W1577289914 · doi:10.7202/044871ar

Programmes de prévention universelle et ciblée de la toxicomanie à l’adolescence : recension des facteurs prédictifs de l’efficacité

2010· article· fr· W1577289914 on OpenAlexaffvenueabout
Myriam Laventure, Krystel Boisvert, Thérèse Besnard

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth Policy Implementation Science
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsGynecologyPolitical scienceMedicineHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Si les pratiques en toxicomanie ont évolué au cours du dernier siècle, la prévention dans ce domaine est encore bien récente au Québec. Ainsi, malgré un discours qui prône l’utilisation de programmes exemplaires, dans les faits, les programmes destinés aux adolescents sont encore trop souvent « intuitifs ». Le présent article a pour but, à partir de la littérature scientifique, de mettre à jour et de comparer les facteurs prédictifs de l’efficacité des programmes de prévention en toxicomanie chez les adolescents. La recension portera essentiellement sur les programmes de prévention développementale pour adolescents (12-17 ans), qu’elle soit universelle ou ciblée. Bien que récente, la littérature permet, en effet, certaines recommandations quant aux facteurs prédictifs de l’efficacité des programmes de prévention de la toxicomanie à l’adolescence. À qui devraient s’adresser les programmes de prévention à l’adolescence ? Quels animateurs devraient être privilégiés ? Quels types de programmes devrait-on offrir ? La présente recension a permis de mettre en lumière différents facteurs prédictifs de l’efficacité des pratiques selon qu’elles soient indiquées, mitigées ou contre-indiquées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.013
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.398
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0130.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.180
GPT teacher head0.577
Teacher spread0.397 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations16
Published2010
Admission routes3
Has abstractyes

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