Cannabis use motives and associations with personal and work characteristics among Canadian workers: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on cannabis use motives has focused on youth. Little is known about motives among working adults, including how work may play a role. This study aimed to describe cannabis use motives and their connection to work, and identify the personal and work correlates of work-related motives among a sample of workers. METHODS: A national, cross-sectional sample of Canadian workers were queried about their cannabis use. Workers reporting past-year cannabis use (n = 589) were asked their motives for using cannabis and whether each motive was related to work or helped them manage at work (i.e., work-related). Multinomial logistic regression analyses were conducted to estimate the associations of personal and work characteristics with work-related cannabis use motives (no work-related motives, < 50% of motives work-related, ≥ 50% of motives work-related). RESULTS: Use for relaxation (59.3%), enjoyment (47.2%), social reasons (35.3%), coping (35.1%), medical reasons (30.9%), and sleep (29.9%) were the most common motives. Almost 40% of respondents reported one or more of their cannabis use motives were work-related, with coping (19.9%) and relaxation (16.3%) most commonly reported as work-related. Younger age, poorer general health, greater job stress, having a supervisory role, and hazardous work were associated with increased odds of reporting at least some cannabis use motives to be work-related, while work schedule and greater frequency of alcohol use were associated with reduced odds of motives being primarily work-related. CONCLUSIONS: Cannabis use motives among workers are diverse and frequently associated with work. Greater attention to the role of work in motivating cannabis use is warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».