A Cannabis Crossroads: The Impact of Risk Interpretation on Cannabis-Related Behaviors Among Canadian Youth
Notice bibliographique
Résumé
Attitudes toward cannabis in Canada are continually shifting, leaving youth vulnerable as they navigate the pre- to post-legalization context. Using the Youth Risk Interpretation (Y-RIF) conceptual framework, our research aimed to explore youth’s interpretation of cannabis-related risks and gather insight into how this dynamic contextual shift influences their decisions. A qualitative study used a series of virtual focus groups with youth ( N = 38; M = 15) living in urban and rural areas of Newfoundland and Labrador that were facilitated by young adults in 2021. An inductive thematic analysis approach was used to code all transcripts, and the identification of themes was informed by the Y-RIF. Our thematic analysis highlights the multitude of contextual factors (e.g., developmental, social, cultural, neurocognitive, geographical, and structural) that influence youths’ perceptions of cannabis-related risks, which in turn impact their cannabis-related decisions. Youths’ exposure to various circumstances, coupled with their internalization of contextual factors, interplay with cognitive processes, personal preferences, and agency. Consequently, this influenced how youth interpreted the risks associated with cannabis and their behaviors. Understanding youths’ risk perception and underlying factors that contribute to unsafe decisions will inform targeted substance use and mental health literacy efforts for youth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».