International differences in patterns of cannabis use among adult cigarette smokers: Findings from the 2018 ITC Four Country Smoking and Vaping Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although evidence shows that co-use of cigarettes and cannabis is common, there is little research examining if co-use patterns vary depending on the regulatory environment for cannabis. This study examined patterns of co-use and perceptions of relative harm among cigarette smokers in four countries with different histories, and at different stages of cannabis legalization. METHODS: Data are from the 2018 International Tobacco Control 4CV Survey and included 10035 adult cigarette smokers from Canada, United States (US), Australia, and England. At the time of the survey, Canada and the US had relatively more permissive cannabis regulations compared to Australia and England. RESULTS: Among this sample of 10035 cigarette smokers, Canada had the highest rate of cannabis co-use in the last 12 months (36.3%), followed by the US (29.1%), England (21.6%), and Australia (21.4%). Among past 12 month co-users (n = 3134), the US (40.2%) and Canada (35.2%) had the highest rates of daily cannabis use, followed by smokers in England (26.3%) and Australia (21.7%); Australian co-users had the highest rate of infrequent (
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».