transfert des connaissances pour optimiser l’adoption de l’approche de réduction des méfaits liés à l’usage de cannabis auprès des jeunes au Québec
Bibliographic record
Abstract
Après l’alcool, le cannabis est la substance psychoactive la plus consommée par les jeunes au niveau mondial, notamment au Canada et au Québec. Considérant les risques socio-sanitaires que cela pose, il est nécessaire de mettre en place des interventions efficaces telles que celles basées sur l’approche de réduction des méfaits liés à l’usage du cannabis (RDM-C). La RDM-C, bien que démontrée efficace, demeure peu appliquée en raison des conceptions erronées à son endroit et de divers obstacles qui entravent son adoption par les personnes intervenantes. C’est pour ces raisons qu’un projet de recherche visant à concevoir une démarche de transfert et de mobilisation des connaissances (TMC) pour optimiser l’adoption de la RDM-C par les personnes intervenantes œuvrant auprès des jeunes en difficulté au Québec a été mené. Ce court rapport présente le déroulement de la mise en œuvre du plan de TMC ainsi que ses principaux effets immédiats et retombées à court-moyen terme.
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 | 0.016 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.002 |
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".