Do Medical Marijuana Laws Increase Marijuana Use? Replication Study and Extension
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To replicate a prior study that found greater adolescent marijuana use in states that have passed medical marijuana laws, and extend this analysis by accounting for confounding by unmeasured state characteristics and measurement error. METHODS: We obtained state-level estimates of marijuana use from the 2002-2009 National Survey on Drug Use and Health. We used two-sample t-tests and random-effects regression to replicate previous results. We used difference-in-differences regression models to estimate the causal effect of medical marijuana laws on marijuana use, and simulations to account for measurement error. RESULTS: We replicated previously published results showing higher marijuana use in states with medical marijuana laws. Difference-in-differences estimates suggested that passing medical marijuana laws decreased past-month use among adolescents by 0.53 percentage points (95% CI: 0.03-1.02) and had no discernible effect on the perceived riskiness of monthly use. Models incorporating measurement error in the state estimates of marijuana use yielded little evidence that passing medical marijuana laws affects marijuana use. CONCLUSIONS: Accounting for confounding by unmeasured state characteristics and measurement error had an important effect on estimates of the impact of medical marijuana laws on marijuana use. We find limited evidence of causal effects of medical marijuana laws on measures of reported marijuana use.
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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 | 0,049 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».