Knowledge of Tetrahydrocannabinol and Cannabidiol Levels Among Cannabis Consumers in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to examine consumer knowledge of tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD) levels for usual cannabis products. Methods: Data are from the International Cannabis Policy Study conducted online in August–September 2018. Respondents included 6471 past 12-month cannabis users, aged 16–65 years, recruited from the Nielsen Global Insights Consumer Panel using nonprobability methods. Respondents were recruited from Canada, which had not yet legalized nonmedical cannabis ( n =2354), and US states that had ( n =2160) and had not ( n =1957) legalized nonmedical cannabis. Results: Participants reported descriptive THC:CBD ratios (e.g., high THC, low CBD) and numeric THC and CBD levels (mg or %) for products they usually use in each of nine product categories. Few consumers knew and were able to report the numeric THC or CBD levels of their usual cannabis products. For example, only 10% of dried herb consumers reported the THC level, approximately 30% of whom reported implausible values. A greater proportion of consumers reported a descriptive THC:CBD ratio of their usual product, ranging from 50.9% of edible users to 78.2% of orally ingested oil users. Consumers were substantially more likely to report products high in THC versus low in THC for all products except topicals and tinctures, whereas similar proportions reported using products high and low in CBD. Despite some evidence of greater knowledge in legal jurisdictions, knowledge was still low in states with legal cannabis markets. Conclusions: Consumer knowledge of THC and CBD levels was low, with only modest differences between consumers living in jurisdictions that had and had not legalized nonmedical cannabis. The findings cast doubt on the validity of self-reported cannabinoid levels.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».