Les « effets tertiaires » du médicament psychotrope. Bilan d’une recherche anthropologique menée dans le Sud-Ouest de la France auprès de consommateurs âgés
Bibliographic record
Abstract
Cet article expose une partie des résultats d'une recherche menée, dans le Sud-Ouest de la France, sur la consommation de psychotropes par les personnes âgées. À partir de deux institutions pour personnes âgées, nous avons cherché à mesurer la consommation de psychotropes avant et pendant l'institutionnalisation, à l'aide d'un questionnaire médical distribué aux médecins intervenants dans ces structures. Le second objectif de cette étude était de comprendre l'impact de cette consommation sur les relations sociales, à domicile et en institution, grâce à une étude anthropologique. Des personnes âgées, des membres de leur famille, des médecins ainsi que tous les autres acteurs concernés par cette consommation ont été interrogés, sous formes d'entretiens semi-directifs. Outre la consommation générale de psychotropes dans les deux institutions, dont on visait à comprendre l'ampleur, seules les modifications des rapports familiaux après la prise de psychotropes à domicile sont exposées dans cet article.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".