Revue systématique d’interventions par des pairs usagers de drogues par injection
Bibliographic record
Abstract
L’utilisation de drogues par injection demeure un facteur de risque important pour la transmission du VIH. Une recension des travaux, portant sur le recours à l’intervention par des pairs usagers de drogues par injection (UDI) pour promouvoir l’adoption de comportements de santé sécuritaires, indique que cette pratique peut entraîner des effets bénéfiques, notamment sur la réduction des pratiques d’injection à risque comme le partage de seringues. Plusieurs des études recensées misent aussi sur un recrutement dans les réseaux sociaux des personnes UDI permettant ainsi de rejoindre celles qui ne sont pas en contact avec les programmes de prévention. Néanmoins, cette approche soulève également la nécessité de bien former et de soutenir les pairs UDI au moyen de diverses approches théoriques. En effet, les interventions menées sont rarement uniques ; elles reposent plutôt sur une combinaison d’approches théoriques qui cherchent à la fois à induire des changements de comportements et à soutenir l’action préventive par l’augmentation des compétences des pairs UDI. La réplication d’un même type d’intervention par des pairs UDI, sous différentes conditions et dans divers contextes sociaux et culturels, témoigne ainsi du grand potentiel de cette approche. Il serait donc approprié de proposer des interventions par les pairs, basées sur différentes approches théoriques telles que proposées dans les études recensées et d’en évaluer les effets dans le contexte québécois.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.046 | 0.106 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".