Self‐reported <scp>THC</scp> content and associations with perceptions of feeling high among cannabis consumers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Few studies have examined consumer knowledge and communication of tetrahydrocannabinol (THC) content among cannabis consumers, including potential differences by cannabis legislation. The study sought to: (i) examine self-reported knowledge of THC content across 10 cannabis products; (ii) examine self-reported intoxication levels; and (iii) examine association between self-reported THC levels and intoxication levels. METHODS: Repeat cross-sectional surveys were conducted in Canada and the United States in September-November 2020 as part of the International Cannabis Policy Study. Respondents were past 12-month cannabis consumers, aged 16-65 (n = 13,689). A weighted logistic regression model examined the association between expected intoxication of dried flower, jurisdiction and frequency of cannabis use. RESULTS: Across all 10 cannabis products, approximately two-thirds of consumers did not know the quantitative THC level of the cannabis product they last used. Qualitative levels of THC (e.g., 'low' or 'high' THC) showed moderate correspondence with quantitative self-reported THC levels for most products. Approximately half of consumers across all products reported achieving their desired intoxication level at last use, with higher levels among more frequent consumers and Canadian consumers of dried flower (F = 2.54, p = 0.019). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Overall, comprehension of THC levels in cannabis products is low among consumers in both illegal and legal markets.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».