Bibliographic record
Abstract
D'importantes sommes d'argent sont actuellement investies dans le traitement de l'alcoolisme et des toxicomanies au Québec. Que savons-nous de l'impact de cet investissement social ? Plus précisément : Quelles grandes conclusions peut-on tirer des études d'impact des programmes de traitement qui ont été menées au Québec depuis dix ans, notamment en ce qui concerne : - l'efficacité relative des approches utilisées ; - les facteurs importants à considérer (par exemple : la rétention en traitement, les qualités des intervenants, la motivation, les pressions du milieu) ; - l'effet du traitement sur des groupes particuliers : les parents toxicomanes, les jeunes, les toxicomanes sous méthadone, les personnes qui présentent un problème de santé mentale, etc. ? Quels sont les points de convergences (ou de divergences) entre ces études ? Les résultats des études québécoises sont-ils en continuité avec les résultats des études semblables faites ailleurs dans le monde, notamment aux États-Unis ? Que peut-on en retenir pour améliorer les programmes de réadaptation en toxicomanie offerts au Québec ? Les textes réunis dans cet ouvrage font le point sur l'efficacité de ces traitements dans un contexte québécois. Plusieurs études ont été effectuées au cours des dix dernières années par des chercheurs québécois. Nous disposons donc à l'heure actuelle d'un corpus d'études relativement important, dont plusieurs sont encore peu connues des intervenants et des décideurs. Une réflexion sur l'ensemble des résultats de ces études permettra d'en dégager les grandes constantes et les retombées qui seraient utiles à la planification du traitement des personnes toxicomanes au cours des prochaines années. Ce livre intéressera tous ceux qui sont concernés par la prise en charge des hommes et des femmes qui vivent avec un problème d'alcoolisme et de toxicomanie.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".