le technologie Structure de soin et de prévention en addictologie à TLEMCEN
Bibliographic record
Abstract
L’idée a été de concevoir un équipement à usage sanitaire et social qui viendra en aide à des personnes faibles à qui la vie n’a pas offert de cadeaux. Nous savons qu’en Algérie les personnes addicts sont généralement traitées dans les services de psychiatrie, on les a toujours considérées comme des personnes mentalement atteintes alors que dans les pays étrangers on traite leurs maladies comme n’importe quelle tout autre maladie et avec des attentions particulières. Toute personne atteinte d’addiction mentale ou comportementale n’est forcément pas dangereuse. Regrouper le traitement des différentes addictions ou dépendances dans un même service se justifie par la très forte concomitance de différentes addictions (un même sujet cumule souvent plusieurs addictions), le partage de la plupart des objectifs thérapeutiques et celui de nombreux outils thérapeutiques. L’objectif général des soins de l’addiction est de permettre à l’individu de retrouver un fonctionnement satisfaisant, sur les plans physique, psychologique et social (y compris dynamisme, intégration professionnelle, bien-être psychologique, qualité des relations familiales et sociales, sexualité, autonomie…), bref de retrouver une qualité de vie. Notre centre a été conçu selon les normes canadiennes fonctionnellement et avec les mêmes types de cure.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".