The last 10 years: any changes in perceptions of the seriousness of alcohol, cannabis, and substance use in Canada?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over the last decade, there have been a number of changes in the Canadian landscape - the deconstruction of alcohol policy in some provinces, the legalization of cannabis, increased availability of gambling options, and the increase in opioid use and its associated problems. Have there been concomitant changes in societal images of addictions? METHODS: A general population survey on societal images of addictions was conducted in multiple countries in 2008 - Finland, Sweden, Canada (Canadian sample size: N = 864; 40% response rate), and part of Russia (St Petersburg). We repeated the same survey in 2018 in Canada (N = 813; response rate = 23%). The survey assessed perceptions of the seriousness of different issues to society - including items about alcohol, tobacco, marijuana, gambling, misuse of medical drugs, and drugs like amphetamine, cocaine, or heroin - among other items (e.g., pollution, violent crime, prostitution). RESULTS: There were increases in perceptions of the seriousness of misuse of medical drugs (p = .001), of illicit drugs (p = .005), ratings of the seriousness of cannabis use (p = .02), and a decrease in ratings of gambling as a social problem (p = .04). Ratings of the seriousness of alcohol and tobacco as social problems did not display significant changes over time (p > .05). CONCLUSIONS: There has been some variation in societal perceptions of the seriousness of different addictions. Increases in perceptions of the seriousness of misusing medical drugs and the use of illicit drugs may reflect increases in societal concerns about opioid use and its associated problems. Despite substantial changes in alcohol control policies, the legalization of cannabis, and the increased availability of options for gambling, there appears to be very little associated change in societal perceptions regarding these addictive behaviours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».