Predictors of Salvia divinorum Use Among a National Sample of Entering First-year U.S. College Students
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Past epidemiological studies have revealed that 18- to 25-year-olds have the highest rate of Salvia divinorum (salvia) use. This study examines predictors of salvia use among a large national sample of incoming first-year college students attending 144 academic institutions.Method: Each institution instructed their entering first-year students to complete an online alcohol course. A total of 7,314 randomly selected students completed a version of the course’s baseline survey that included questions about salvia use.Results: Salvia use in the past two weeks was reported by 3.5%. In a multivariate model, past-two-week salvia use was more common among students who were male, non-White, and had an absent father; this study did not correct for multiple statistical tests, and therefore, these results may be spurious. Salvia use and use of cigarettes and marijuana were strongly related in bivariate analyses. Current drinkers were approximately two times more likely to use salvia in the past two weeks. More than a third of those reporting past-two-week salvia use reported using salvia while under the influence of marijuana in the past month.Discussion: This study is the first to examine salvia and other substance use over the past two weeks and explores the use of salvia under the influence of marijuana. Students being disciplined for marijuana-related offenses should be questioned about the concomitant use of salvia.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».