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Enregistrement W2346920334 · doi:10.1177/0706743716645289

Cannabis Use in Adolescence and Young Adulthood

2016· article· en· W2346920334 sur OpenAlexvenueno aff
Carolyn Coffey, George Patton

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisPsychiatryMental healthCohortYoung adultHarmMedicineHarm reductionCohort studyPsychologyPoison controlSuicide preventionInjury preventionPublic healthGerontologyEnvironmental healthSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Victorian Adolescent Health Cohort Study (VAHCS) is a long-term Australian cohort study that has documented cannabis use in young Australians from the mid-teens to the mid-30s. The study findings have described the natural history of early cannabis use, remission, and escalation and the social and mental health consequences of different patterns of use. The adverse consequences of cannabis use are most clear-cut in heavy early adolescent users. These consequences include educational failure, persisting mental health problems, and progression to other substance use. For later onset and occasional users, the risks are lower and appear to entail modest elevations in risk for other drug use compared with never users. With growing evidence of health consequences, there is a strong case for actions around early heavy adolescent users. Prevention of early use, identification and treatment of early heavy users, and harm reduction through diversion of early heavy users away from the custodial justice system into health care are all priority responses.

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 enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil0,978

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations83
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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