19 октября 2019
Исследователи из университета испанского города Кордоба установили, что риск употребления наркотических веществ повышен у тех юношей и девушек, у которых в чертах характера имеется агрессивность и враждебность.
С другой стороны, преобладание в характере доброжелательного отношения к окружающим, наличие терпеливости и отсутствие агрессии были связаны с со сниженным риском начала употребления наркотиков, а также развития алкоголизма и никотиновой зависимости.
Такие открытия было сделано в ходе анализа ответов на вопросы нескольких анкет 3 816 молодых людей в возрасте от 18 до 29 лет.
Использование специальных опросников позволяло определить особенности характера каждого респондента и выявить у него склонность к употреблению кокаина, конопли и галлюциногенов.
Авторы полагают, что разработанная ими методика определения группы риска по основным видами зависимости может быть использована и в ходе лечения наркомании, алкоголизма и никотиновой зависимости для выявления пациентов, у которых терапия может иметь низкую эффективность.
Хочешь узнать больше - читай отзывы
← Вернуться на предыдущую страницу
Штучний інтелект почав відповідати на дзвінки в службі порятунку 911 в одному з міст США 8 августа 2026
Центр екстреного зв'язку округу Орлеан (OPCD) в американській Луїзіані змінює підхід до обробки диспетчерських викликів у службу порятунку 911 завдяки впровадженню нових технологій. Наразі служба тестує новий інструмент на базі штучного інтелекту, покликаний знизити навантаження на операторів, яким доводиться приймати понад тисячу дзвінків щодня.
Названо 6 перевірених звичок, які допомагають збільшити тривалість життя 8 августа 2026
Прості повсякденні заняття здатні покращувати загальне самопочуття, а також надають певний вплив на тривалість життя.…
Інженери Google створили портативний офлайн-перекладач з ШІ на Raspberry Pi 5 8 августа 2026
Компанія Google продемонструвала можливості однієї з ШІ-моделей сімейства Gemma на локальному пристрої в режимі офлайн. Розробники створили повністю автономний перекладач на базі одноплатного комп'ютера Raspberry Pi 5 та нейромережі Gemma 4 E4B, що працює локально на пристрої.