Profils des toxicomanes judiciarisés en traitement dans deux centres de réadaptation publics au Québec
Bibliographic record
Abstract
Résumé L’objectif de la présente étude consiste à tenter de mieux connaître la population judiciarisée qui se présente en traitement pour des problèmes de toxicomanies. Deux cent seize clients admis en traitement dans deux centres de réadaptation en toxicomanie du Québec constituent l’échantillon. Ces sujets ont répondu à l’Indice de gravité d’une toxicoma~nie (IGT-ASI), au Millon Clinical Multiaxial Inventory (MCMI), à l’Inven~taire de personnalité Jesness, et au University of Rhodes Island Change Assessment Scale (URICA). Ces outils nous serviront à décrire la popula~tion étudiée. L’analyse des données nous entraîne dans une réflexion à deux niveaux. D’une part, l’observation de problématiques multiples dans la population à l’étude nous questionne sur les possibilités de mettre en place des services de traitement adéquats pour ces personnes qui apparaissent éprouver des problèmes d’adaptation à plusieurs niveaux. D’autre part, le niveau des problèmes de toxicomanie des personnes referrées par le système de justice nous interroge sur la pertinence de certaines de ces références.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".