Descriptive norms for simultaneous cannabis and alcohol use predict simultaneous use patterns assessed via daily surveys.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Simultaneous cannabis and alcohol use is common, but few studies have examined normative perceptions of simultaneous use. This study examined unique associations of baseline descriptive norms for simultaneous use (i.e., perceptions about others' simultaneous use) with simultaneous use behaviors assessed via daily surveys. METHOD: = 150) completed baseline measures of descriptive norms for the frequency of simultaneous use and the amounts of cannabis and alcohol consumed during typical simultaneous use occasions. Further, participants completed measures of descriptive norms for the frequency and quantity of cannabis and alcohol use in general (not limited to simultaneous use). Norms were assessed referencing both peer and friend groups. Following this assessment, participants completed 21 daily smartphone surveys assessing cannabis and alcohol use each day. Simultaneous use was operationalized as same-day use of cannabis and alcohol. RESULTS: Multilevel models revealed that, controlling for descriptive norms for cannabis and alcohol use in general, perceiving more frequent simultaneous use among friends (but not peers) was significantly associated with a greater tendency to engage in simultaneous use relative to cannabis-only use across days. Further, perceiving heavier cannabis and alcohol consumption during simultaneous use occasions among friends (but not peers) was significantly associated with greater quantities of cannabis and alcohol consumed, respectively, across simultaneous use days. CONCLUSIONS: Descriptive norms for simultaneous use contribute uniquely to simultaneous use behavior, over and above norms for cannabis use and alcohol use in general. Findings may inform norms-based interventions for young adults who engage in simultaneous use. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».