Sex and Gender Interactions on the Use and Impact of Recreational Cannabis
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis is the second most frequently used substance in the world and regulated or legalized for recreational use in Canada and fourteen US states and territories. As with all substances, a wide range of sex and gender related factors have an influence on how substances are consumed, their physical, mental and social impacts, and how men and women respond to treatment, health promotion, and policies. Given the widespread use of cannabis, and in the context of its increasing regulation, it is important to better understand the sex and gender related factors associated with recreational cannabis use in order to make more precise clinical, programming, and policy decisions. However, sex and gender related factors include a wide variety of processes, features and influences that are rarely fully considered in research. This article explores myriad features of both sex and gender as concepts, illustrates their impact on cannabis use, and focuses on the interactions of sex and gender that affect three main areas of public interest: the development of cannabis use dependence, the impact on various routes of administration (ROA), and the impact on impaired driving. We draw on two separate scoping reviews to examine available evidence in regard to these issues. These three examples are described and illustrate the need for more comprehensive and precise integration of sex and gender in substance use research, as well as serious consideration of the results of doing so, when addressing a major public health issue such as recreational cannabis use.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».