Toking and driving: Characteristics of Canadian university students who drive after cannabis use---an exploratory pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis use is increasingly prevalent among young adults in Canada. Due to cannabis’ impairment effects, driving under the influence of cannabis has recently developed into a traffic-safety concern, yet little is known about the specific circumstances and factors characterizing this behavior among young people. In this study, we interviewed a sample of university students (n = 45; age 18–28 years) in Toronto who had driven a car after cannabis use in the past year. The study collected information on respondents’ sociodemographic characteristics, cannabis and other drug use, cannabis use and driving (CUD) experiences, law enforcement and accident exposure, perceptions of cannabis and alcohol impairment effects as well as future anticipated substance use and driving behaviors. Results indicated that: CUD originated primarily from social settings; that impairment risks from cannabis were perceived to be low; and that the level of anticipated future CUD was high. Furthermore, high frequency of CUD in the past year was associated with high frequency of cannabis use. Interventions aiming at CUD among young people need to be anchored in the specific sociocultural settings of this behavior; targeted information needs to address cannabis’ impairment potential for driving; possibilities for harm-reduction measures for CUD need to be considered.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».