Synthetic Cannabinoids in Prisons: Content Analysis of TikToks
Notice bibliographique
Résumé
Background: Synthetic cannabinoids are a significant public health concern, especially among incarcerated populations due to increased reports of abuse. Recent news reports have highlighted the severe consequences of K2/Spice, a synthetic cannabinoid, among the prison population in the United States. Despite regulations against cell phone use, inmates use TikTok to post K2/Spice-related content. Objective: This study aimed to examine TikTok posts for use and illicit distribution of psychoactive substances (eg, K2/Spice) among incarcerated populations. Methods: The study collected TikTok videos associated with the #k2spice hashtag and used a data collection approach similar to snowball sampling. Inductive coding was used to conduct content analysis of video characteristics. Videos were manually annotated to generate binary classifications related to the use of K2/Spice as well as selling and buying activities associated with it. Statistical analysis was used to determine associations between a video's user engagement and an intent to buy or sell K2/Spice. Results: A total of 89 TikTok videos with the hashtag #k2spice were manually coded, with 40% (n=36) identified as displaying the use, solicitation, or adverse effects of K2/Spice among the prison population. Of them, 44.44% (n=16) were in a prison-based setting documenting adverse effects including possible overdose. Videos with higher user engagement were positively correlated with comments indicating an intent to buy or sell K2/Spice. Conclusions: K2/Spice is a drug subject to abuse among prison inmates in the United States, including depictions of its harmful effects being recorded and shared on TikTok. Lack of policy enforcement on TikTok and the need for better access to treatment services within the prison system may be exacerbating substance use among this highly vulnerable population. Minimizing the potential individual harm of this content on the incarcerated population should be a priority for social media platforms and the criminal justice system alike.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».