Illicit drug use among Canadian University undergraduates.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine rates and patterns of illicit drug use among Canadian university undergraduates, to compare these rates with those for non-university samples, and to describe drug-use trends among university undergaduates in the province of Ontario between 1988 and 1998. A national mail survey was carried out based on stratified 2-stage sample design. The sample comprised 7,800 Canadian undergraduates from 16 universities (52% of eligible respondents). Approximately 47.5% reported use of illicit drug durning their life, 29.6% in the previous 12 months, and 18.7% since the beginning of the academic year. Cannabis was by far the most widley used drug (47.0%, 28.7%, and18.2%, respectively). Many of the gender and regional associations were similar to those found in general-populations surveys. Comparisons to non-university peers did not indicate elevated rates among university students. Among Ontario university undergraduates the use of cannabis, hallucinogens, methamphetamines, crack, and herion remained stable between 1988 and 1998. The use of cocaine declined from 4.8% to 1.7%. Rates of illicit drug use were not appreciably higher than those among their non-university peers. Other public-health issues, such as heavy drinking and poor mental health, override those related to illicit drug use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».