Driving under the Influence of Cannabis or Alcohol in a Cohort of High-frequency Cannabis Users: Prevalence and Reflections on Current Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Driving under the influence of alcohol or cannabis is a major public health concern, as both are major risk factors for motor vehicle accidents (MVAs). Prevalence levels for both driving-risk behaviours have increased in Canada in recent years, despite punitive laws and enforcement aimed at impaired driving. Young drivers are a major risk group, due to their common substance use and MVA involvement. Data from a cohort of N=102 high-frequency cannabis users [18–28 years old, 70 males and 32 females] who were also active alcohol users, recruited by mass advertising from university student populations in Toronto, indicated that a significantly (p=0.009) higher proportion of the sample [35.0%] had driven a car while under the influence of cannabis than had driven while under the influence of alcohol [4.9%] or of a combination of cannabis and alcohol [3.9%] in the 30 days prior to the assessment. Multiple explanations of this finding are possible. First, law-enforcement and practical deterrence effects for alcohol- versus cannabis-impaired driving in Canada may be substantially different. Second, cannabis users may generally believe that the impairment effects of cannabis are limited, and frequent users may specifically believe in their ability to control cannabis's effects on driving. Implications for interventions and policy are discussed.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».