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Record W7057746971

La fugue et la consommation de substances psychoactives chez les adolescents hébergés en centre de réadaptation : leur propension à la prise de risque

2024· other· fr· W7057746971 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsFugue (hash function)Poison controlPeer relationsVictimisation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La fugue et la consommation de substances psychoactives sont des comportements à risques très prévalents et inquiétants chez les jeunes hébergés en centre de réadaptation (Arnold et al., 2012; Gouvernement du Québec, 2014; Monshouwer et al., 2015). Ces comportements à risques peuvent grandement varier d’un jeune à l’autre si certains jeunes prennent beaucoup de risques et mettent ainsi leur sécurité en danger, d’autres en prennent moins (Institut national d'excellence en santé et en services sociaux [INESSS], 2017). Afin d’avoir une meilleure compréhension de l’hétérogénéité observée dans ces comportements et d’identifier des pistes de solution pour l’intervention auprès des personnes adolescentes en difficulté, des études antérieures se sont intéressées au lien entre la propension à la prise de risque et l’adoption d’un comportement à risque chez cette population. Ce projet de mémoire vise à mieux comprendre la propension à se livrer à différents niveaux de risque dans les expériences de fugue et de consommation de substances psychoactives chez les jeunes hébergés en centre de réadaptation. Plus précisément, les objectifs visent à 1) explorer le lien entre la propension à la prise de risque et la fugue ainsi que la consommation de substances psychoactives chez les adolescents hébergés en centre de réadaptation, 2) identifier des classes de comportements à risques adoptés chez les jeunes hébergés en centre de réadaptation basées sur la sévérité de leurs expériences de la fugue et de la consommation de substances psychoactives et 3) comparer ces classes sur les différentes dimensions de la propension à la prise de risque. Afin de répondre à ces objectifs, des analyses de corrélation et une analyse de classe latente à trois étapes ont été effectuées auprès de 171 adolescents hébergés en centre de réadaptation, âgés de 15 à 17 ans, ayant répondu à des questionnaires autorapportés et donné accès à leurs données institutionnelles dans le cadre de l’étude de Couture et al. (2015). Les résultats de ces analyses permettent d’établir trois classes de comportements à risques : 1) Comportements à risques précipités (12,28 %), 2) Comportements à risques modérés (44,44 %) et 3) Comportements à risques repoussés (43,28 %). Les analyses permettent également de soulever que les jeunes de ces différentes classes de comportements à risques se distinguent au niveau des différentes dimensions de la propension à la prise de risque, dont particulièrement la capacité d’inhibition. Effectivement, les jeunes de la classe Comportements à risques précipités démontrent une plus grande difficulté d’inhibition que les deux autres classes et la classe Comportements à risques modérés présente également plus de difficulté d’inhibition que la classe Comportements à risques repoussés. Finalement, les résultats de ce mémoire permettent de brosser un portrait de l’adoption des comportements de fugue et de consommation de substances psychoactives chez les jeunes hébergés en centre de réadaptation ainsi que de leur propension à la prise de risque afin d’orienter et d’adapter l’intervention offerte à ces jeunes selon leur niveau de gestion du risque.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.009
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 score0.213
Threshold uncertainty score0.423

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.009
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.225 · 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".

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Published2024
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