Cannabis and other drug use by tertiary students in Darwin, Northern Territory, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cannabis has been reported to be associated with impaired educational attainment in adolescents, reduced school performance and the potential for underperformance in adults engaged in occupations requiring high-level cognitive skills. The current study examined the extent and patterns of cannabis and other drug use among 386 tertiary students in Darwin, Northern Territory, Australia. The sample was mainly female (72%), half were aged under 25 years and 52% were in the first year of tertiary study. Cannabis use was prevalent among students, with 68.3% ever using it, 32.4% in the last year and 22.4% with recent use (last six months). The current pattern of cannabis use was significantly associated with age and gender. The most common reasons for using cannabis were to unwind (45.6%) or become stoned (33.7%). Close to half (52.3%) of recent users were not at all concerned about their cannabis use and 63.2% did not think they needed to reduce consumption. In the last six months, 84.5% of students had used alcohol, 12.1% amphetamine, 8.4% ecstasy, 6.8% non-medical use of benzodiazepines, 4.6% hallucinogens, 1.6% inhalants and 1.1% opiates. A quarter (23.6%) of students had used alcohol and cannabis on the same occasion. The results are discussed in relation to the utility of traditional awareness programs and the desirability of appropriate and credible intervention strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».