Trajectoires addictives et vécu homosexuel
Bibliographic record
Abstract
Problématique et objectif Les hommes gais et bisexuels consomment davantage de drogues que leurs pairs hétérosexuels. Cependant, peu d’études ont analysé les liens entre l’ensemble des dimensions du vécu homosexuel et la consommation problématique de drogues. L’objectif de cette étude est de décrire et de comprendre les interrelations entre certaines dimensions du vécu homosexuel et les trajectoires de consommation de substances psychoactives (SPA) chez les hommes gais et bisexuels. Méthodologie Une étude qualitative reposant sur une perspective interactionniste symbolique a été effectuée. Des entrevues semi-dirigées ont été menées auprès de 35 hommes gais/bisexuels, ayant une consommation problématique de SPA, âgés de 18 ans et plus, nés au Canada et habitant le grand Montréal. Une analyse thématique a été effectuée. Résultats Les trajectoires addictives et le vécu homosexuel chez les hommes gais et bisexuels s’entrecroisent à différents moments. En effet, les difficultés relatives à l’acceptation de l’orientation sexuelle, le rejet et la stigmatisation, la rencontre des pairs, les relations affectives et sexuelles et la socialisation dans le milieu gai modulent, de façon bidirectionnelle, l’initiation à la consommation de substances ainsi que les variations de celle-ci. Discussion Les résultats montrent la nécessité de favoriser un environnement social favorable au développement de l’identité relative à l’orientation sexuelle. En termes de prévention de la consommation problématique de SPA et de la prise en charge des personnes vivant ces problèmes, il est nécessaire d’intégrer les différentes dimensions du vécu homosexuel.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Qualitative | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Other About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Other design | low |
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".