The role of school characteristics in pre-legalization cannabis use change among Canadian youth: implications for policy and harm reduction
Notice bibliographique
Résumé
Reducing youth cannabis use in Canada is a public health priority with schools of interest as a potential modifier of behavior and as a venue for prevention programming. This work aimed to provide a basis for future policy and programming by evaluating pre-legalization cannabis use change patterns in schools and the impact of school characteristics on these patterns. Average rates of cannabis use behavior change (initiation, escalation, reduction, cessation) were collected from 88 high schools located in Ontario and Alberta, Canada participating in the COMPASS prospective cohort study. There was little variability in cannabis use behaviors between schools with intra-class correlation coefficients lowest for cessation (0.02) and escalation (0.02) followed by initiation (0.03) and reduction (0.05). Modest differences were found based on school province, urbanicity and student-peer use. Cannabis ease of access rates had no significant effect. Fewer than half the schools reported offering school drug use prevention programs; these were not significantly associated with student cannabis use behaviors. In conclusion, current school-based cannabis prevention efforts do not appear sufficiently effective. Comprehensive implementation of universal prevention programs may reduce cannabis harms. Some factors (urbanicity, peer use rates) may indicate which schools to prioritize.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».