PERCEPTION OF HARM AND BENEFITS OF ADOLESCENTS ABOUT THE USE OF MARIJUANA, PROVINCE OF CONCEPTION, CHILE
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective: to identify the perception of harm and benefits of marijuana associated with the use of marijuana in high school students aged between 15 and 17 years. Method: quantitative, transversal, descriptive and correlational design. The sample consisted of 268 students from public educational institutions between the ages of 15 and 17 years from five communes in the Chilean province of Concepción. The independent variables were biodemographic (sex, age and course), age of onset, use of marijuana in friends, perception of harm and benefits, and intention to use marijuana). The dependent variables were use (smoking) of marijuana (prevalence of life, in the last 12 months and in the last 30 days). Data collection instrument consisted of a semi-structured questionnaire in base of the CICAD Uniform Inter-American Data System for high school students; Monitoring The Future; and Risk Perception. Self-applied instrument with prior consent of the parents and agreement of the students. Results: slightly more than half (54%) of the students reported never having smoked marijuana, but 46% have ever used some in their lives. There is a moderated-negative weak correlation between harm perception and marijuana use. It is also observed a moderated-negative weak correlation between benefit perception and marijuana use. Statistically significant correlations Conclusion: just under half of the students between 15 and 17 years old declare to consume marijuana, an alarming result due to the negative effects of marijuana. Furthermore, they perceive low levels of damage produced by the use of marijuana, and the use of marijuana for medicinal purposes is seen in a favorable position. A comprehensive policy of effective drug prevention at community, family and personal level is imperative.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».