Economic and cultural correlates of cannabis use among mid‐adolescents in 31 countries
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To examine cannabis use among mid-adolescents in 31 countries and associations with per-capita personal consumer expenditure (PCE), unemployment, peer factors and national rates of cannabis use in 1999. DESIGN, PARTICIPANTS AND MEASUREMENT: Nationally representative, self-report, classroom survey with 22 223 male and 24 900 female 15-year-olds. Country characteristics were derived from publicly available economic databases and previously conducted cross-national surveys on substance use. FINDINGS: Cannabis use appears to be normative among mid-adolescents in North America and several countries in Europe. The life-time prevalence of cannabis use was 26% among males and 15% among females and was lowest for males and females in the former Yugoslav Republic (TFYR) of Macedonia: 2.5% and to 2.5%, respectively; and highest for males in Switzerland (49.1%) and in Greenland for females (47.0%). The highest prevalence of frequent cannabis use (more than 40 times in life-time) was seen in Canada for males (14.2%) and in the United States for females (5.5%). Overall, life-time prevalence and frequent use are associated with PCE, perceived availability of cannabis (peer culture) and the presence of communities of older cannabis users (drug climate). CONCLUSIONS: As PCE increases, cannabis use may be expected to increase and gender differences decrease. Cross-national comparable policy measures should be developed and evaluated to examine which harm reduction strategies are most effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».