Weeding out the information: an ethnographic approach to exploring how young people make sense of the evidence on cannabis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contradictory evidence on cannabis adds to the climate of confusion regarding the health harms related to use. This is particularly true for young people as they encounter and make sense of opposing information on cannabis. Knowledge translation (KT) is in part focused on ensuring that knowledge users have access to and understand best evidence; yet, little attention has focused on the processes youth use to weigh scientific evidence. There is growing interest in how KT efforts can involve knowledge users in shaping the delivery of youth-focused public health messages. To date, the youth voice has been largely absent from the creation of public health messages on cannabis. METHODS: This ethnographic study describes a knowledge translation project that focused on engaging young people in a review of evidence on cannabis that concluded with the creation of public health messages generated by youth participants. We facilitated two groups with a total of 18 youth participants. Data included transcribed segments of weekly sessions, researcher field notes, participant research logs, and transcribed follow-up interviews. Qualitative, thematic analysis was conducted. RESULTS: Group dynamics were influential in terms of how participants made sense of the evidence. The processes by which participants came to understand the current evidence on cannabis are described, followed by the manner in which they engaged with the literature for the purpose of creating an individual public health message to share with the group. At project end, youth created collaborative public health messages based on their understanding of the evidence illustrating their capacity to "weed out" the information. The content of these messages reflect a youth-informed harm reduction approach to cannabis use. CONCLUSIONS: This study demonstrates the feasibility of involving young people in knowledge translation initiatives that target peers. Youth participants demonstrated that they were capable of reading scientific literature and had the capacity to engage in the creation of evidence-informed public health messages on cannabis that resonate with young people. Rather than simply being the target of KT messages, they embraced the opportunity to engage in dialogue focused on cannabis.
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».