Déterminants et caractérisation de l’utilisation de cannabis à faible risque
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les nouvelles stratégies de réduction des risques encouragent les utilisateurs de cannabis à une utilisation à moindre risque, mais une lacune demeure dans la connaissance des caractéristiques et des comportements associés aux utilisateurs qui démontrent une utilisation à faible risque. Objectifs : Ce mémoire de maîtrise a pour objectifs de comparer les caractéristiques des utilisateurs de cannabis à faible risque avec celles des non-utilisateurs et des utilisateurs problématiques, et d'identifier les facteurs liés à une utilisation de cannabis à moindre risque. Méthodes : Les données de 731 adultes du 25e cycle de l'étude Nicotine Dependence in Teens (NDIT), débutée en 1999 à Montréal, ont été analysées. L'usage problématique de cannabis a été évalué via le Cannabis Abuse Screening Test (CAST). Différents facteurs, dont sociodémographiques, de santé mentale, de style de vie, et d'habitudes d’utilisation de cannabis, ont été examinés par régression log binomiale. Une analyse de sensibilité a été menée auprès des utilisateurs fréquents afin d'étudier la stabilité et la robustesse des résultats. Résultats : Près de la moitié (44 %) des participants ont déclaré avoir utilisé du cannabis l'année précédente à la récolte des données, dont 63 % étaient considérés comme des utilisateurs à moindre risque selon le CAST. Les utilisateurs de cannabis à moindre risque étaient plus susceptibles d'être des femmes, d'utiliser moins fréquemment le cannabis, d’utiliser simultanément de l'alcool et du cannabis, et de qualifier l'impact du cannabis sur leur santé mentale de neutre. Les utilisateurs réguliers qui utilisaient simultanément du cannabis et de l'alcool ou ceux qui adoptaient principalement des stratégies d'évitement étaient plus susceptibles de déclarer une utilisation de cannabis à moindre risque. Conclusion : Les utilisateurs de cannabis à moindre risque tendaient à ressembler davantage aux non-utilisateurs qu'aux utilisateurs problématiques. Bien que la fréquence d’utilisation de cannabis semble être un facteur important de l'usage problématique, d'autres variables, telles que le tabagisme, sont pertinentes pour comprendre l'usage à moindre risque.
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 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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».