Mechanisms Underlying the Link between Cannabis Use and Prospective Memory
Notice bibliographique
Résumé
While the effects of cannabis use on retrospective memory have been extensively examined, only a limited number of studies have focused on the links between cannabis use and prospective memory. We conducted two studies to examine the links between cannabis use and both time-based and event-based prospective memory as well as potential mechanisms underlying these links. For the first study, 805 students completed an online survey designed to assess cannabis consumption, problems with cannabis use indicative of a disorder, and frequency of experiencing prospective memory failures. The results showed small to moderate sized correlations between cannabis consumption, problems with cannabis use, and prospective memory. However, a series of mediation analyses revealed that correlations between problems with cannabis use and prospective memory were driven by self-reported problems with retrospective memory. For the second study, 48 non-users (who had never used cannabis), 48 experimenters (who had used cannabis five or fewer times in their lives), and 48 chronic users (who had used cannabis at least three times a week for one year) were administered three objective prospective memory tests and three self-report measures of prospective memory. The results revealed no objective deficits in prospective memory associated with chronic cannabis use. In contrast, chronic cannabis users reported experiencing more internally-cued prospective memory failures. Subsequent analyses revealed that this effect was driven by self-reported problems with retrospective memory as well as by use of alcohol and other drugs. Although our samples were not fully characterized with respect to variables such as neurological disorders and family history of substance use disorders, leaving open the possibility that these variables may play a role in the detected relationships, the present findings indicate that cannabis use has a modest effect on self-reported problems with prospective memory, with a primary problem with retrospective memory appearing to underlie this relationship.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».