Differentiating the Drug Normalization Framework: A Mixed Methods Investigation of Substance Use Among Undergraduate Students in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates substance use trends, norms, and the social integration of drugs among undergraduate students in Canada through application of the drug normalization framework. This framework is designed to assess shifts in recreational substance use patterns, attitudes, and practices. In this dissertation, I focus on two prominent psychoactive substances in the university context: (1) cannabis as the most commonly used illicit drug in Canada, and (2) the nonmedical use of prescription drugs commonly prescribed for Attention Deficit Disorder. In Chapter Two I provide a multivariate analysis of a survey of 1,713 undergraduate students attending university at three campuses in Canada: the University of Toronto, the University of Guelph, and the University of Alberta. This chapter provides insight into cannabis normalization as differentiated by social location predictors. It illustrates the gendered character of cannabis acceptability attitudes and use rates, and provides evidence for a substance use acculturation effect experienced by students who were born abroad. In addition, this chapter evidences a complex relationship of peer network cannabis use prevalence to cannabis acceptability attitudes, where high network prevalence is associated with lower acceptability attitudes than "some" network prevalence, indicating a threshold effect for cannabis acceptability. In Chapter Three I apply a "doing gender" analysis of in-depth semi-structured interviews with 58 students from the University of Toronto to investigate the salience of gendered norms and stigma with respect to cannabis use rates, accessibility, and acceptability attitudes. I show how the gendered differentiation of cannabis normalization remains significant despite gendered convergence in lifetime use rates of cannabis. In Chapter Four I investigate acceptability evaluations of the nonmedical use of prescription medications through analyzing a subset of 36 interviews with students from the University of Toronto. The findings of this chapter are used to critically engage with and expand the drug normalization framework's construct of drug acceptability. To conclude, I identify areas for future research and discuss the implications of these results in light of impending changes to drug policy in Canada which will render cannabis a legally regulated commercial product for recreational consumption.
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 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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».