Cannabis use prior to legalisation among alcohol consumers in the Canadian Yukon and Northwest territories
Notice bibliographique
Résumé
Although rates of substance use are higher in the Canadian territories than the provinces, there is little research on cannabis use. This exploratory study describes cannabis use and related risk behaviours among alcohol consumers in Whitehorse (Yukon) and Yellowknife (Northwest Territories), with comparisons to data from the provinces. Prior to non-medical cannabis legalisation, respondents (n = 387) aged ≥19 were recruited from a study on alcohol labelling to complete an online cannabis survey. Logistic regression was used to compare territorial and provincial data, and correlates of cannabis use in the territories. Forty-seven percent of respondents were past 12-month cannabis consumers, and 15.5% were daily/almost daily consumers, significantly higher than in the provinces (p < 0.001 for both). Dried herb (85.7%) and edibles (58.2%) were most commonly used among consumers. Use of dried herb, edibles, solid concentrates and tinctures was significantly higher than in the provinces (all p ≤ 0.01). Twenty-four percent of respondents had ridden with a driver who had used cannabis, while 31.9% of cannabis consumers had driven within 2h of cannabis use, significantly higher than the provinces (both p < 0.001). Further research should examine the impact of legalisation on cannabis use in the territories, including rural communities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».