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Record W1929864925 · doi:10.7202/010517ar

La Grille de dépistage de la consommation problématique d’alcool et de drogues chez les adolescents et les adolescentes (DEP-ADO) : développement et qualités psychométriques

2005· article· fr· W1929864925 on OpenAlexaffvenueabout
Michel Landry, Joël Tremblay, Jacques Bergeron, Natacha Brunelle

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La Grille de dépistage de la consommation problématique d’alcool et de drogues chez les adolescents (DEP-ADO) a été créée pour répondre aux besoins des milieux de pratique québécois. Cet article rapporte les résultats de deux études portant sur les qualités psychométriques de la DEP-ADO. Une première étude a révélé que l’outil était pertinent et possédait une très bonne validité d’apparence, tant auprès des intervenants que des jeunes. Une seconde étude a été menée auprès de 673 élèves de 14 à 17 ans provenant de trois écoles secondaires du Québec et de 64 jeunes inscrits dans des centres de réadaptation en toxicomanie pour évaluer la structure factorielle, la fidélité et la validité de l’outil. Les résultats indiquent que les qualités psychométriques de la DEP-ADO sont nettement satisfaisantes et se comparent avantageusement à celles constatées auprès des autres outils de repérage de la consommation abusive de substances psychoactives chez les adolescents (validité de construit, cohérence interne, fidélité test-retest et inter modes de passation, validité critériée concomitante). Fait intéressant, les analyses factorielles ont permis d’identifier, en plus d’un facteur global, trois facteurs dont le sens clinique est bien identifiable (consommation d’alcool et de cannabis, consommation d’autres drogues, conséquences de la consommation de substances psychoactives). Tout en confirmant de façon globale la validité et la fidélité de la version originale, l’étude a également permis d’y apporter des améliorations et d’ouvrir des perspectives nouvelles sur l’utilisation qui peut en être faite.

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)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.089
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.035
GPT teacher head0.415
Teacher spread0.381 · 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

Citations104
Published2005
Admission routes3
Has abstractyes

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