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Enregistrement W4396709176 · doi:10.26828/cannabis/2024/000203

Impact of Legalization on Cannabis Use, Attitudes, and Purchasing Preferences: A Repeated Cross-Sectional Survey of Canadian Young Adults

2024· article· en· W4396709176 sur OpenAlexaffabout
Abigail H. M. Bradley, Melissa Salmon, Michael J. A. Wohl, Howard E. Barbaree

Notice bibliographique

RevueCannabis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationCross-sectional studyCannabisEnvironmental healthPurchasingMedicinePsychologyPsychiatryBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: . The act aimed to reduce the illicit cannabis market, improve consumer health outcomes, and reduce youth access to cannabis. However, little is known about the attitudes and behaviors of young adults, who have been shown to have a high prevalence of cannabis use, towards cannabis after legalization. Method: In this descriptive study, we examined cannabis use, attitudes, and purchasing preferences among Canadian university-attending young adults both before and after the legalization of cannabis. Participants were recruited from a large Canadian university from 2017 to 2021. Results: Our findings showed that there was an increase in cannabis use immediately following legalization that subsequently decreased in later years. Additionally, attitudes about the legalization of cannabis became more favorable in later years (following legalization), particularly among those who did not use cannabis. Most young adults were also keen to purchase cannabis from a government-owned store before legalization. However, with the exception of past-month consumers, this preference decreased substantially following legalization. Conclusions: The current research adds to the knowledge base about changes in cannabis-related attitudes and use after legalization and focuses on a key population - young adults.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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