Medical cannabis identity and public health paternalism
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: State-dependent and variable lists of medical conditions granting access to medical cannabis in the United States may be an example of public health paternalism. While purporting to ensure that medical use is clearly defined, the variability of approved conditions has created an atmosphere of ambiguity and medical precarity. The purpose of this study is to examine the relationship between "state" and "self" medical cannabis user identities and the ways non-medical users understand their cannabis consumption. Study design: This is a mixed methods study consisting of semi-structured interviews and survey data. Methods: In Phase 1, we examined the relationship between self and state-sanctioned cannabis identity, drawing on the 2022 New Frontier Data Consumer Survey of current cannabis consumers (N = 4682). In Phase 2, we conducted eight semi-structured interviews with a separate sample of adults who use cannabis regularly but do not consider themselves "medical consumers". Results: Self-reported cannabis identity was significantly related to the adoption of a cannabis consumer identity. Those who self-identified as solely medical or recreational consumers were more likely to reject the identity of "cannabis consumer" than those who identified as both. Self-medical identity was overshadowed by use for "wellness" among interviewees. Most interviewees, despite not identifying as medical users, report therapeutic benefit. Their identity as a cannabis consumer, is tied to the definition of "medical cannabis patient" where they live as well as the fluctuating role of cannabis related to their well-being across their lifespan. Conclusions: The designation of medical vs. nonmedical use of cannabis varies from state to state, which is not the case for other medicine. This highly variable designation may be paternalistic in nature as governments attempt to differentiate between "legitimate" and "illegitimate" use in the context of federal cannabis prohibition. As a result, lines between medical use and wellness are blurred, which impacts consumer self-identity.
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».