Risk Factors for Marijuana Use among Russian and Canadian Adolescents: a Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of toxic substances is one of the most serious problems in today’s society. Recent tendencies such as widening of the variety of drugs available, intensity of drug circulation, and the decrease in age for first time users indicates that drug abuse is becoming one of the most alarming problems globally. Marijuana use remains the most widely used drug among the world population, and the number of cannabis users is increasing every year. The major focus of this research is on the young adolescents’ social environment and the risk factors for marijuana use that it produces. The influence of such elements of social environment as family, school, and peers is examined in this study. \nEvaluating the applicability of some theories, such as social control theory (Hirschi, 1969) and peer cluster theory (Oetting and Beauvais, 1986), to marijuana use of Russian and Canadian samples of adolescents between the ages of 14-16, this research employs the risk-focused approach. This approach requires the identification of risk factors for marijuana use for its prevention. The study involves making a comparative analysis of risk factors for marijuana use produced by social environment of the Canadian and Russian adolescents. \nThe analysis is based on the data obtained within a World Health Organization Cross-National Study “Health Behaviour in School-Aged Children” in 2001/02. The method of logistic regression modeling is applied in order to examine which aspects of social environment of adolescents produce greater risks for marijuana use. The results shows that in spite of the differences between countries, peers have the strongest influence on adolescent marijuana use, which supports peer cluster theory. In addition, the study shows that young people’s own use of licit drugs, such as alcohol and tobacco, significantly increase risks of getting involved in marijuana use, which supports the major gateway hypothesis. Although these variables are not in the major research interest, they have strong predictive power, which can be discussed and examined in detail in future research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».