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Record W2564994666 · doi:10.7202/1037731ar

L’enjeu de la subjectivité des adolescents face aux mesures de prévention de l’alcool et du tabac

2016· article· fr· W2564994666 on OpenAlexvenueno aff
Cécile Kindelberger, Didier Acier, Camille Chevalier, Élise Guibert

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPsychology of Social Influence
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

En France, malgré une réglementation récente sur la vente d’alcool et de tabac aux mineurs (l’âge étant récemment passé à 18 ans au lieu de 16 ans), et un investissement conséquent dans différentes formes de prévention, la consommation de ces substances par les adolescents reste stable. Afin de comprendre ce phénomène, la présente étude a cherché à appréhender le vécu subjectif de cette réglementation et des diverses formes de prévention chez des adolescents consommateurs et non consommateurs. Dans une des régions françaises identifiées comme l’une des plus consommatrices, 57 adolescents âgés de 12 à 17 ans ont participé à des entretiens, individuels ou collectifs. L’analyse de contenu s’est appuyée sur l’approche phénoménologique. Elle a permis de mettre en évidence que les « connaissances » transmises par les différentes activités de prévention, si elles sont bien présentes, sont aussi articulées à d’autres représentations. Ces dernières, issues des expériences directes et du vécu émotionnel des adolescents, apparaissent comme étant importantes dans le discours des adolescents. Ainsi, la configuration d’ensemble produit des effets négatifs non attendus des messages de prévention. Aussi, un paradoxe réside dans la bonne connaissance des lois et le sentiment qu’elles sont faites pour être enfreintes. Ces résultats nous amènent donc à nous interroger quant aux mécanismes psychologiques sollicités par les activités de prévention primaire et leurs effets.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.165
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.036
GPT teacher head0.430
Teacher spread0.395 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations0
Published2016
Admission routes1
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