Gender Differences in the Correlates of Adolescents' Cannabis Use
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents' gender-specific cannabis use rates and their correlates were examined. Data were obtained via a cross-sectional survey conducted in 2004 in British Columbia, Canada, funded by the Canadian Institutes of Health Research. School districts were invited to participate, and schools within consenting districts were recruited. In total, 8,225 students (50% male) from Grades 7 to 12 participated. About 73% were "White," and 47% had used cannabis in their lifetime. Cannabis users were grouped according to their frequency of use: "never users," "frequent users," or "heavy users." Male heavy cannabis users (14.3% of boys) were more likely to be in Grade 9 or higher; be Aboriginal; report poorer economic status; never feel like an outsider; frequently use alcohol and tobacco; and have lower satisfaction with family, friends, and school compared with boys that never used. Female heavy users (8.7% of girls) were more likely to be in a higher grade; report poorer economic status, mental health, and academic performance; frequently use alcohol and tobacco; and have lower satisfaction with their school compared with female never users. Three important gender differences in the multivariate analysis of the correlates of cannabis use were noted: school grade (for boys only), Aboriginal status (for boys only), and mental health (for girls only). Despite the limitations of relying on self-reports, a subset of youth appears to be at risk for excessive cannabis use that may impair life opportunities and health. The gender differences may be important in the design and implementation of prevention or treatment programs for adolescents.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».