Legalization of cannabis leads to increase in use, decrease in use disorder
Notice bibliographique
Résumé
The frequency of cannabis use increased signifcicantly, but misuse discreased, in a study of almost 1,500 adults. A prospective cohort study has found that five years after legalization, the frequency of cannabis use increased modestly, while cannabis misuse decreased modestly. Frequent consumers of cannabis before legalization showed the largest decreases in both frequency of use and cannabis misuse after legalization. The study was conducted on community‐dwelling (living independently in a house or apartment, not an institution) adults assessed 11 times from September 2018 to October 2023 in Ontario. The results, according to study authors, suggest that recreational cannabis legalization was associated with modest negative and positive consequences. The study, “Cannabis Use and Misuse Following Recreational Cannabis Legalization,” is published in the April 23 issue of JAMA Network Open, and by André J. McDonald, PhD, MPH and colleagues. For the study, frequency was defined as the mean proportion of days using cannabis, which went up by 1.75% over 5 years. In cased, cannabis use disorder scores decreased significantly over 5 years. Interestingly, the decrease of cannabis use disorder was most pronounced with the onset of the COVID‐19 pandemic. Over that 5‐year period, product preferences shifted away from dried flower, hashish, concentrates, oil, tinctures, and topics to edibles, liquids, and vape pens.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».