Addressing Health Inequities in Cannabis Research: Developing an Inclusion Tool to Support the Production of Gender-Inclusive Public Health Research
Notice bibliographique
Résumé
Using a critical discourse analysis (CDA) of the Canadian Centre on Substance Use and Addiction (CCSA) corporate reports, infographics, reports, and report summaries, the research examines the relationship between gender and cannabis consumption among Canadian youth. The CDA evaluates gender inclusion supported by the application of the gender inclusion scale (GIS). A total of 44 CCSA publications focused on cannabis consumption were scored on the GIS to assess the gender inclusion of CCSA research. The data highlighted apparent gender differences supporting the recognized need for gender inclusion in public health research. Gender plays a significant role in cannabis consumption; the CCSA research concludes that male cannabis consumers face elevated susceptibility to adverse health risks and detrimental harms associated with cannabis consumption. The heightened susceptibility to harm and risk correlated with male cannabis consumers is the product of (masculine) drug cultures, drug-taking risk behaviour influenced by gender roles, and gendered perceptions of risks related to drugs. The research recognizes the critical value of gender inclusion in public health research, developing a GIS Tool to provide a resource to employ gender-inclusive research production, GIS score identification, and identify areas where gender inclusion could be improved in effective incorporation within public health research. The GIS Tool is not limited to cannabis research but can be transferred to all public health research environments. The research proposes gender inclusion as a means to better safeguard Canadians, specifically Canadian youth, from cannabis-related disadvantageous risks and harms, calling for comprehensive gender-inclusive work to inform guiding Canadian policies and practices.
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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 | 0,179 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».