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Record W2120778805 · doi:10.7202/015698ar

Drogues, sexe et risques dans la communauté gaie montréalaise : 1997-2003

2007· article· fr· W2120778805 on OpenAlexaffvenue
Joanne Otis, Marie-Eve Girard, Michel Alary, Robert R. Remis, René Lavoie, Roger LeClerc, Jean Vincelette, Bruno Turmel, Benoı̂t Mâsse

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHIV, Drug Use, Sexual Risk
Canadian institutionsUniversity of TorontoInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article décrit l’évolution de la consommation de drogues entre 1997 et 2003 chez des hommes gais et bisexuels séronégatifs de la grande région montréalaise, selon l’âge et selon les comportements sexuels à risque pour le VIH. Les données proviennent d’Oméga, une étude longitudinale sur l’incidence et les déterminants psychosociaux de l’infection au VIH chez ces hommes. Les participants ont rempli un questionnaire tous les six mois, et les données sont celles de leur première visite de suivi. Des analyses de tendance par période de calendrier ont été réalisées et un modèle de régression logistique utilisant une estimation par équations généralisées a été généré pour chaque type de drogues. Les résultats révèlent une augmentation de la consommation de cocaïne, de l’ecstasy, des hallucinogènes, du speed et du GHB entre 1997 et 2003. En revanche, la consommation de marijuana, de poppers et d’héroïne ne semble pas avoir changé de façon significative. Les moins de 30 ans et ceux qui ont eu des relations anales à risque semblent avoir été plus enclins à consommer certaines drogues pendant cette même période. Indices de transformations possibles dans les modes de vie de ces hommes, ces résultats soulèvent de nouveaux défis pour la prévention du VIH dans la communauté gaie.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.038
Threshold uncertainty score0.076

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.033
GPT teacher head0.376
Teacher spread0.343 · 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

Citations5
Published2007
Admission routes2
Has abstractyes

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