Gravité de la toxicomanie d’adolescents en traitement : liens avec l’auto-révélation de transitions familiales et de placements
Bibliographic record
Abstract
La toxicomanie d’adolescents constitue un problème social important tant pour ses impacts directs que pour son influence sur d’autres problématiques. Plusieurs études ont montré que différentes variables influencent l’apparition de la toxicomanie chez les adolescents, mais peu d’entre elles permettent de comprendre les variables associées à la gravité de cet abus de substances psychoactives. Le but de l’étude est d’estimer jusqu’à quel point la gravité de la toxicomanie d’adolescents admis en traitement spécialisé peut être liée au fait d’avoir vécu une ou des transitions familiales (séparation parentale, décès parental, recomposition familiale) ou des placements, et à leur durée, selon des données auto-rapportées rétrospectivement lors de l’admission en traitement. Les résultats ne permettent pas d’observer de liens entre les transitions familiales et la gravité de la toxicomanie. Toutefois, la présence de placement est associée à la gravité de consommation des substances psychoactives (SPA) des jeunes de l’échantillon. Plus le nombre et la durée des placements sont importants, plus la gravité de la toxicomanie est élevée. L’association est particulièrement importante en ce qui concerne la gravité de consommation des drogues illicites autres que le cannabis. Des variables bien connues telles que l’âge et le sexe des participants sont aussi associées à la gravité d’usage des substances psychoactives.
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 | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".