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Record W1905736649 · doi:10.7202/018040ar

Gravité de la toxicomanie d’adolescents en traitement : liens avec l’auto-révélation de transitions familiales et de placements

2008· article· fr· W1905736649 on OpenAlexaffvenue
Stéphane Tremblay, Joël Tremblay, Marie Simard

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicChild Welfare and Adoption
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsIllicit drugHumanitiesMedicinePhilosophyPsychiatryDrug

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.740
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.325 · 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

Citations2
Published2008
Admission routes2
Has abstractyes

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