So you think you can cook pot?
Notice bibliographique
Résumé
Background: With regulations on additional cannabis products including edibles being in the works, Canada is faced with a new layer of food safety challenges as the public becomes increasingly curious about adding cannabis into their diets. Knowledge in both food safety and edible safety is essential to prevent health hazards associated with edible cannabis products. Methods: An online self-administered survey was conducted on a British Columbia population. In addition to demographic data which also included cannabis usage, participants answered two knowledge tests on food safety and edible safety, respectively. The surveys were analyzed for differences in test scores between demographic groups. Results: Users of cannabis edibles have significantly higher knowledge in edible safety than non-users. This was not affected by the purpose or frequency of edible use. A slight positive correlation (0.18) between food safety knowledge and edible safety knowledge suggested the two topic areas to be mutually beneficial. In contrary, knowledge in food safety was not significantly different across all demographic groups. Conclusions: Non-users of cannabis edibles are more at risk of health hazards related to ingestion of cannabis edibles due to lower knowledge in this subject matter and eagerness to experience cannabis products after their legalization. Therefore, there is a need for education programs to help familiarize the public with these products. It is also recommended for the public to strengthen general food safety knowledge because all of it also applies when making edibles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,267 | 0,066 |
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 ».