Étude pilote de l’entretien motivationnel chez des personnes condamnées pour conduite avec facultés affaiblies
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude pilote contrôlée et randomisée (N = 51), nous avons examiné l’impact d’une intervention brève, l’entretien motivationnel (EM, Motivational Interviewing), comparée à une simple séance d’information comme condition contrôle, chez des personnes condamnées pour conduite avec facultés affaiblies. Les participants devaient avoir un diagnostic actif d’abus ou de dépendance à l’alcool et devaient être recrutés en dehors des programmes officiels de traitement pour conducteurs avec facultés affaiblies de façon à tester l’EM chez des individus qui n’étaient pas nécessairement prêts à changer. Nous avons évalué le pourcentage de jours de forte consommation d’alcool (≥ 6 consommations standards d’alcool par jour), les résultats à l’AUDIT et l’utilisation de services après trois et six mois de suivi. Les résultats indiquent que l’exposition à l’EM a entraîné une réduction significativement plus grande du nombre de jours à forte consommation d’alcool et du nombre de visites à des professionnels de la santé après six mois de suivi. L’ampleur des effets observés est comparable à celle que l’on peut retrouver dans d’autres études employant l’EM avec différentes populations ayant un problème d’alcool. Quoique préliminaires, ces résultats suggèrent que l’emploi de l’EM pourrait être avantageux, même chez des individus qui ne sont pas engagés dans un processus de réhabilitation. Une étude plus approfondie du potentiel de l’EM conduisant directement à une amélioration de la conduite en état d’ébriété est clairement justifiée.
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 | 0.008 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".