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Record W1936535089 · doi:10.7202/1021244ar

Intervenir auprès d’adultes dépendants en rechute : point de vue de l’usager et de l’intervenant

2014· article· fr· W1936535089 on OpenAlexaffvenueabout
Amélie Gormley, Myriam Laventure

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les recherches stipulent qu’entre 40 % et 90 % des personnes présentant une dépendance à l’alcool ou aux drogues expérimenteraient au moins une rechute après avoir reçu des services d’aide (Douaihy, Stowell, Park et Daley, 2007 ; Marlatt et Gordon, 1985 ; McLellan, 2002 ; Weisner, Matzger et Kaskutas, 2003). Plus de la moitié de ces usagers feraient de nouveau appel aux services et 13 % utiliseraient ces mêmes services à cinq reprises et plus (Office of Applied Studies, 2002). La présente étude a pour objectif d’identifier les raisons qui incitent les personnes expérimentant une ou plusieurs rechutes à retourner vers les mêmes services, les besoins de ces personnes, les services qui pourraient répondre à leurs besoins ainsi que les attitudes professionnelles favorisant le maintien et le retour dans les services. Les données résultent d’entrevues semi-structurées, réalisées à partir d’un échantillon composé de 11 usagers et de 10 intervenants psychosociaux provenant d’un centre de réadaptation public du Québec qui est spécialisé en dépendance. Les résultats suggèrent que les usagers ayant expérimenté une ou plusieurs rechutes dans le passé demanderaient des services plus intensifs et à plus long terme. Par ailleurs, les résultats font ressortir l’importance d’une aide extérieure, d’un réseau social de soutien et de la qualité de la relation avec le professionnel dans le rétablissement des personnes ayant expérimenté une ou plusieurs rechutes. Les résultats de cette étude nous amènent à proposer plusieurs avenues intéressantes pour le développement et l’adaptation des services actuels à la clientèle qui est confrontée à une ou plusieurs rechutes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.215
Threshold uncertainty score0.428

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0020.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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 head0.024
GPT teacher head0.359
Teacher spread0.335 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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
Published2014
Admission routes3
Has abstractyes

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