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Enregistrement W3005296903 · doi:10.3390/ijerph17030947

Gender Norms, Roles and Relations and Cannabis-Use Patterns: A Scoping Review

2020· review· en· W3005296903 sur OpenAlexafffundabout
Natalie Hemsing, Lorraine Greaves

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre of Excellence for Women's Health
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthCanadian Institutes of Health ResearchHealth Canada
Mots-clésCannabisLegalizationContext (archaeology)PsychologyYoung adultDevelopmental psychologyPsychiatryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, boys and men use cannabis at higher rates than girls and women, but the gender gap is narrowing. With the legalization of recreational cannabis use in Canada and in multiple US states, these trends call for urgent attention to the need to consider how gender norms, roles and relations influence patterns of cannabis use to inform health promotion and prevention responses. Based on a scoping review on sex, gender and cannabis use, this article consolidates existing evidence from the academic literature on how gender norms, roles and relations impact cannabis-use patterns. Evidence is reviewed on: adherence to dominant masculine and feminine norms and cannabis-use patterns among adolescents and young adults, and how prevailing norms can be both reinstated or reimagined through cannabis use; gendered social dynamics in cannabis-use settings; and the impact of gender roles and relations on cannabis use among young adults of diverse sexual orientations and gender identities. Findings from the review are compared and contrasted with evidence on gender norms, roles and relations in the context of alcohol and tobacco use. Recommendations for integrating gender transformative principles in health promotion and prevention responses to cannabis use are provided.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations150
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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