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Enregistrement W4396801527 · doi:10.1080/09687637.2024.2346655

Cannabis harm reduction: perspectives of women who use and allied social and health-care providers

2024· article· en· W4396801527 sur OpenAlexafffundabout
Joseph Janes, Stephanie Baker, Tina Bankovic, J. Abundo, Andrew Smith, Stephen Ellenbogen

Notice bibliographique

RevueDrugs Education Prevention and Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHarm reductionCannabisReduction (mathematics)HarmHealth careMedicinePsychiatryPsychologyNursingSocial psychologyPolitical sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Despite the legalization of cannabis use in Canada in 2018, there remains little research on cannabis harm reduction, particularly for women. Scholarship and public health guidelines tend to focus on the risks of use, emphasizing abstinence rather than harm reduction. Additionally, harm-reduction research and guidelines often lack the perspectives of women who use cannabis and allied social and health-care professionals.Methods This community-based participatory research mixed method study explores the perspectives of women who use cannabis and service providers on the Canadian Lower Risk Cannabis Use Guidelines (LRCUG) and a synthesis of scholarship from 2015 to 2020. The research synthesis and the LRCUG were presented for review by participants in two focus groups (n = 11) and respondents to an online survey (n = 19).Results Participants described public health guidelines as judgmental in tone, ineffective in conveying useful information, and foregrounding abstinence. Participants also identified shortfalls in the research presented, which did not attend to the social context of cannabis use and cannabinoids’ possible benefits alongside risks.Conclusion Participants’ responses affirm that future LRCUGs should focus on informative rather than prescriptive content with meaningful inclusion of people who use cannabis and service professionals as co-creators of knowledge for safer use.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,366 · 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'étudeQualitatif
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'admission3
Résumé présentoui

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