Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to study vaporizers – especially the vape pen – as a new technology in cannabis use. Until now, almost all information on the use of vaporizers or e-cigarettes for cannabis consumption has come from the internet, the popular press, and accounts by users, but not from the scientific literature. More research is needed. Design/methodology/approach Since scientific studies of the phenomenon are virtually non-existent, the author will also base his study on sociological reflections upon internet sites and articles published both in subcultural and mainstream media. The author will document a national estimate of the prevalence of vaping based on a recent population survey in Finland. Findings Vaping is an emerging trend in cannabis culture internationally. It has been seen as a healthier route of administration than traditional ways of smoking cannabis. Other images, created especially with the help of advanced high-tech machinery and stylish and fashionable designs for the vape pen, are aiming at being cool and easy to use. In Finland, 6 percent of cannabis users make regular use of a vaporizer, and around a quarter of users use one occasionally. A vape pen or e-cigarette was regularly used by 2.6 percent and occasionally by 9.1 percent of cannabis users. Originality/value The trend of increasing vaping and the use of new devices has not been properly recognized among researchers. The paper presents some original results from a national population survey.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».