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Enregistrement W2143650433 · doi:10.1111/j.1360-0443.2006.01309.x

Economic and cultural correlates of cannabis use among mid‐adolescents in 31 countries

2006· article· en· W2143650433 sur OpenAlexaboutno aff
Tom ter Bogt, Holger Schmid, Saoirse Nic Gabhainn, Anastasios Fotiou, Wilma Vollebergh

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisPsychologyPsychiatryClinical psychologyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations84
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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