Behavioral economic analysis of legal and illegal cannabis demand in Spanish young adults with hazardous and non-hazardous cannabis use
Notice bibliographique
Résumé
In October 2021, a legal framework that regulates cannabis for recreational purposes in Spain was proposed, but research on its potential impacts on cannabis use is currently limited. This study examined the reliability and discriminant validity of two Marijuana Purchase Tasks (MPTs) for measuring hypothetical legal and illegal cannabis demand, and to examine differences in demand of both commodities in young adults at hazardous vs. non-hazardous cannabis use risk levels. A total of 171 Spanish young adults [Mage= 19.82 (SD=1.81)] with past-month cannabis use participated in a cross-sectional study from September to November 2021. Two 27-item MPTs were used to estimate hypothetical demand for legal and illegal cannabis independently. The Cannabis Use Disorder Identification Test (CUDIT-R) was used to assess hazardous cannabis use and test for discriminant validity of the MPTs. Reliability analyses were conducted using Classical Test Theory (Cronbach’s alpha) and Item Response Theory (Item Information Functions). The MPT was reliable for measuring legal (α=.94) and illegal (α=.90) cannabis demand. Breakpoint (price at which demand ceases), and Pmax (price associated with maximum expenditure) were the most sensitive indicators to discriminate participants with different levels of the cannabis reinforcing trait. No significant differences between legal and illegal cannabis demand in the whole sample were observed, but hazardous vs. non-hazardous users showed higher legal and illegal demand, and decreased Breakpoint and Pmax if cannabis were legal vs illegal. The MPT exhibits robust psychometric validity and may be useful to inform on cannabis regulatory science in Spain.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».