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Enregistrement W4413148188 · doi:10.1016/j.pmedr.2025.103210

Problematic internet use and cannabis consumption: A scoping review

2025· review· en· W4413148188 sur OpenAlexafffund
Kellie-Anne Bélisle, Anne-Marie Auger, Catherine Hudon, Isabelle Dufour, Roni Deli Houssein, Rasoamiadana Volanirina Rasolofomamonjy, Magaly Brodeur

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité de Sherbrooke
Mots-clésCannabisThe InternetConsumption (sociology)Environmental healthMedicineInternet privacyPsychiatryComputer scienceWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: As a growing body of research has linked cannabis consumption and problematic Internet use (PIU), more insight is needed to interpret this association. This scoping review aims to summarize the available literature on PIU and cannabis consumption and to underlie future avenues of research. Methods: We conducted an electronic search including all papers published from database inception until May 2023, using keywords related to PIU and cannabis use in the following databases: Academic Search Complete, APA PsychInfo, PubMed, SocINDEX, MEDLINE, CINAHL, and Psychology and Behavioral Sciences Collection. Studies eligible for this review had to meet the following criteria: (1) the primary theme had to be related to both PIU and cannabis consumption, (2) articles were published in a peer-reviewed journal, (3) articles were available in English or French, and (4) articles were not systematic reviews. Results: After screening 12,165 articles, 48 articles were retained for full-text reading and seven articles were included in this review. Conclusion: The available articles reveal a potential association between cannabis use and PIU, though operationalization heterogeneity challenges a conclusive interpretation of the results. Further research with improved measurement consistency is required to draw more robust conclusions.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,342 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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