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Record W2101892419 · doi:10.7202/1032270ar

Les liens entre la consommation de boissons énergisantes et la consommation de psychotropes chez les jeunes : que connaissons-nous du phénomène ?

2015· article· fr· W2101892419 on OpenAlexaffvenue
Marianne Picard-Masson, Julie Loslier, Pierre Paquin, Karine Bertrand

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCoffee research and impacts
Canadian institutionsSanté Montérégie
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recension des écrits, sous forme d’une revue narrative critique, a pour but de dresser un bilan de l’état des connaissances concernant la consommation de boissons énergisantes chez les jeunes et les conduites qui y sont associées telles que la consommation de psychotropes et les autres comportements à risque. L’analyse des études recensées indique que les boissons énergisantes sont consommées par les jeunes adultes pour différents motifs et dans diverses occasions. De plus, ces boissons seraient surtout appréciées par des consommateurs d’autres substances psychoactives telles que le tabac, l’alcool et les drogues. Cette polyconsommation de psychotropes peut entraîner des effets plus souvent préjudiciables que bénéfiques. D’ailleurs, les résultats de différentes études nous renseignent sur le fait que la consommation de boissons énergisantes alcoolisées est associée à des comportements à risque tels que conduire après avoir bu de l’alcool, prendre la route avec un conducteur sous l’influence de l’alcool, avoir des relations sexuelles sous l’influence de substances psychoactives et agir de manière agressive. Néanmoins, les recherches produites comportent certaines limites, notamment le devis majoritairement transversal de ces investigations ne permet pas d’établir de relations de causes à effets. Ce constat incite à la prudence dans l’interprétation des données. Toutefois, la consommation de boissons énergisantes en combinaison avec d’autres substances psychoactives est un phénomène préoccupant en raison de ses effets potentiellement indésirables.

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)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.024
Threshold uncertainty score0.049

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0070.026
Scholarly communication0.0070.008
Open science0.0010.004
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.052
GPT teacher head0.398
Teacher spread0.346 · 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 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
Published2015
Admission routes2
Has abstractyes

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