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Enregistrement W3039542821 · doi:10.1093/her/cyaa018

The role of school characteristics in pre-legalization cannabis use change among Canadian youth: implications for policy and harm reduction

2020· article· en· W3039542821 sur OpenAlexafffundabout
Alexandra M.E. Zuckermann, Mahmood Reza Gohari, Margaret de Groh, Ying Jiang, Scott T. Leatherdale

Notice bibliographique

RevueHealth Education Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCannabisLegalizationHarm reductionEnvironmental healthMedicinePublic healthPsychologyPsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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