Bibliographic record
Abstract
Les problèmes d’une consommation excessive chez les sujets âgés (+ de 65 ans) sont sous-estimés, sous-identifiés, sous-diagnostiqués et sous-traités. Une des raisons est probablement la confusion sur ce qui peut être attribué à l’âge ou aux effets de l’alcool. De plus, ces derniers imitent certains symptômes d’autres maladies et troubles, par exemple les troubles anxieux, la dépression ou la démence. La plupart des outils de dépistage sont insuffisamment adaptés aux personnes âgées et l’estimation de l’abus d’alcool chez celles-ci varie largement selon les méthodes utilisées. La vieillesse devient également un facteur de fragilisation face à la consommation d’alcool surtout si la personne âgée présente des problèmes de santé. Les alcoolisations sont souvent une réponse à la solitude, à l’isolement ou à la perte de soutien social et à l’anxiété, à la dépression et au stress. L’efficacité des interventions brèves dans le cas d’abus d’alcool chez les adultes âgés a été soulignée par ses résultats. L’approche clinique cognitive sur les addictions met l’accent sur l’importance des croyances concernant le produit d’alcoolisation. Certaines trouvent leur source dans l’âge de la personne.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".