Prospective Associations of Behavioral Economic Demand for Cannabis and Alcohol With Simultaneous Cannabis and Alcohol Use Among Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
Behavioral economic demand for cannabis and alcohol is robustly associated with cannabis use and alcohol use, respectively. However, few studies have examined the contributions of cannabis and alcohol demand to simultaneous cannabis and alcohol use, which is common among young adults. We examined prospective associations of cannabis demand and alcohol demand with propensity for simultaneous use (broadly defined as using both cannabis and alcohol in the same day) and with cannabis and alcohol consumption during simultaneous use days among young adults. Young adults reporting simultaneous use (N = 107) completed a Marijuana Purchase Task assessing cannabis demand and an Alcohol Purchase Task assessing alcohol demand. They then completed daily smartphone surveys over 21 days assessing cannabis and alcohol use. Multilevel models revealed that higher cannabis demand (i.e., higher Omax, Pmax, and intensity; lower elasticity) was uniquely associated with greater propensity for simultaneous use relative to nonuse. In addition, higher alcohol demand (lower elasticity) was uniquely associated with greater propensity for simultaneous use relative to cannabis-only use, and higher cannabis demand (higher break point and intensity, lower elasticity) was uniquely associated with greater propensity for simultaneous use relative to alcohol-only use. Furthermore, in models limited to simultaneous use days, greater cannabis demand (higher Omax, lower elasticity) and lower alcohol demand (higher elasticity) were uniquely associated with greater overall cannabis flower consumption, and higher alcohol demand (higher Omax, lower elasticity) was uniquely associated with greater overall alcohol consumption. Results suggest that individual differences in cannabis and alcohol demand may contribute to simultaneous cannabis and alcohol use behaviors in a substance-specific pattern. Furthermore, cannabis demand may more strongly drive the tendency to engage in simultaneous use (vs. nonuse) relative to alcohol demand.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».