Polyconsommation d’alcool et de cannabis et comportements à risque chez les étudiants universitaires canadiens : une analyse situationnelle
Bibliographic record
Abstract
La polyconsommation d’alcool et de cannabis est rapportée par un grand nombre de jeunes adultes canadiens (Flight, 2007). Les recherches épidémiologiques suggèrent que le statut de polyconsommateur est associé à certains comportements à risque, dont la consommation excessive d’alcool et la conduite d’un véhicule automobile sous l’influence de l’alcool (Jones et al. 2001; Mohler-Kuo, et al. 2003; Shillington & Clapp, 2006). Les études qui soutiennent le risque accru de comportements à risque pour les polyconsommateurs se focalisent sur l’effet des substances. En rupture avec cette approche, ce mémoire présente une étude situationnelle de la polyconsommation en examinant l’effet du statut de polyconsommateur et, pour ceux-ci l’effet de la consommation simultanée d’alcool et de cannabis, en situant l’action dans son contexte de survenu et en examinant la contribution du contexte. La probabilité d’avoir conduit une voiture sous l’influence de l’alcool et d’avoir consommé excessivement de l’alcool sera examinée auprès d’étudiants universitaires. La contribution respective des substances, des situations et de l’expérience de la vie universitaire sera examinée. La méthodologie employée repose sur la construction de modèles de régression logistique multiniveaux, à la fois chez l’ensemble des buveurs (10 747 occasions, nichées dans 4396 buveurs) et dans le sous-échantillon des polyconsommateurs (2311 occasions de consommation d’alcool, nichées dans 880 polyconsommateurs). Les données sont issues de l’Enquête sur les campus canadiens (2004), menée auprès d’un échantillon représentatif de 6282 étudiants issus de 40 universités. Le statut de polyconsommateur est associé à la consommation excessive d’alcool, mais pas à la conduite d’une voiture suite à la consommation. Cependant, la consommation simultanée d’alcool et de cannabis n’est pas associée à un risque plus élevé de consommer excessivement de l’alcool, et est négativement associée à la conduite d’une voiture après la consommation. Plusieurs caractéristiques situationnelles sont associées aux deux comportements à l’étude et diminuent la force d’association entre ces comportements et le statut de polyconsommateur.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".