Effects of cannabis legalization on the use of cannabis and other substances
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: As more jurisdictions legalize cannabis for non-medical use, the evidence on how legalization policies affect cannabis use and the use of other substances remains inconclusive and contradictory. This review aims to summarize recent research findings on the impact of recreational cannabis legalization (RCL) on cannabis and other substance use among different population groups, such as youth and adults. RECENT FINDINGS: Recent literature reports mixed findings regarding changes in the prevalence of cannabis use after the adoption of RCL. Most studies found no significant association between RCL and changes in cannabis use among youth in European countries, Uruguay, the US, and Canada. However, some studies have reported increases in cannabis use among youth and adults in the US and Canada, although these increases seem to predate RCL. Additionally, there has been a marked increase in unintentional pediatric ingestion of cannabis edibles postlegalization, and an association between RCL and increased alcohol, vaping, and e-cigarette use among adolescents and young adults. SUMMARY: Overall, the effects of cannabis legalization on cannabis use appear to be mixed. Further monitoring and evaluation research is needed to provide longer-term evidence and a more comprehensive understanding of the effects of RCL.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».