Assessing the Prevalence of Cannabis Use Through a Survey About Criminal Activity Versus One About Alcohol, Tobacco, and Other Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of cannabis use in the United Kingdom might be underestimated using the Crime Survey of England and Wales.The current study examined whether responding to questions about their cannabis use as part of a crime survey would be less likely to report that they use cannabis compared to those responding to the same questions that are part of a survey about health.Methods: Participants were randomized to be told that the items about cannabis use came from a crime survey versus from a health survey.In addition, the sample was recruited using a representative online sampling method and compared to published rates of self-reported cannabis use collected as part of the Crime Survey for England and Wales.Results: There was no significant difference (p > 0.05) in the proportion endorsing cannabis use between those told the items came from a crime survey versus a health survey.However, self-reported rates of cannabis use collected as part of the online panel (51.3% ever use; 11.9% past year; age range 18-64 years) appeared higher than those reported based on results from the Crime Survey for England and Wales (37.2% ever and 5.8% past year; age range 18-59 years).Conclusion: The current study did not find evidence that manipulating whether participants were told that the items asking about cannabis use came from a survey asking about criminal activity versus one about health had an impact on self-reported cannabis use.However, as prevalence estimates generated by the Crime Survey of England and Wales do appear to be an underestimate of actual levels of cannabis use in the United Kingdom, further research is merited on this topic.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».