Monitoring the stability of risk factors for adolescent cannabis use
Notice bibliographique
Résumé
Hallgren, M., & Kallmén, H. (2014). Monitoring the stability of risk factors for adolescent cannabis use. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 3(4), 235-243. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v3i4.184Aims: To identify factors associated with repeated cannabis use among Swedish adolescents aged 15 and 17 years and assess the stability of these factors over time, in the context of rising cannabis use and recent socio-economic changes. Design: Two cross-sectional surveys completed in 2006 and 2012 are compared.Setting: Secondary schools in Stockholm, Sweden.Participants: 15- and 17-year-old secondary-school students surveyed in 2006 (n = 11,895) and 2012 (n = 13,004). Response rates were 76% and 77%, respectively.Measures: Bivariate and multivariate analyses of the Stockholm Student Survey identified associations between repeated cannabis use (2 to 4 times or more) and 20 presumed risk factors.Findings: Despite socio-economic changes in Sweden and recent increases in cannabis use, the factors associated with repeated cannabis use among adolescents have remained stable in recent years. Four key variables were identified in both survey years: having drug-using friends, cigarette smoking, early alcohol debut, and high drug availability.Conclusions: Multi-component prevention strategies that ameliorate peer influences on drug taking and reduce cigarette smoking are highly recommended. Preventing the initiation of alcohol consumption at an early age and reducing drug availability may also reduce the risk of cannabis 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».