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Enregistrement W4406930020 · doi:10.1080/02791072.2025.2452226

Down the Rabbit Hole: A Large-Scale Survey of Psychedelic Users’ Patterns of Use and Perceived Effects

2025· article· en· W4406930020 sur OpenAlexaff
Carrie Cuttler, Amanda Stueber, Jonathan J. Simone, Leah M. Mayo

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychoactive Drugs · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRabbit (cipher)Scale (ratio)PsychologyComputer scienceGeographyComputer securityCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ever-changing landscape surrounding legality and accessibility of psychedelics and their increasing popularity make it imperative to better understand the nature of psychedelic use by the general population. To this end, 1,486 eligible respondents (Mage = 29.58, 67.1% male) residing in the United States completed an online survey designed to assess the types of psychedelics used, methods of administration and dosing, frequency of use, intentions for use, context/environments in which they are used, perceived acute effects, frequency of those effects and distress about them, and their perceived residual effects and distress about them. Respondents predominantly endorsed using MDMA, LSD, DMT, and psilocybin. The predominant methods of administration were oral. Most reported using psychedelics for recreational purposes. The most endorsed acute effects were hallucinations, increased heart rate, positive mood, and visual tracers, while the most endorsed residual effects were headaches/migraine, dry mouth, nausea, hallucinations, and anxiety. Participants were most distressed by negative mood states, vomiting, and nausea when under the acute effects of psychedelics, but mean distress ratings were low. These results can help inform clinical trials, reform policy regarding legal access to psychedelics, and track changes in these metrics as sociocultural and legal landscapes continue to shift.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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