Jeunes et cannabis : comment peuvent-ils se protéger? : revue de portée des stratégies de réduction des méfaits relatives à la consommation de cannabis chez les jeunes
Notice bibliographique
Résumé
Au Québec, plus de 70 % des jeunes en difficulté (jeunes vivant une difficulté ou ayant besoin d’une aide quant à leur développement) consomment du cannabis plus d’une fois par semaine. Le recours à des stratégies de réduction des méfaits (RDM), une approche visant la diminution des conséquences néfastes de l’usage des drogues, peut contribuer à protéger ces jeunes des éventuels effets négatifs liés à leur consommation. Cependant, l'application de telles stratégies par cette population présente des défis, en raison de leurs ressources et compétences souvent limitées pour les mettre en oeuvre. De plus, leur âge les empêche d'utiliser certaines stratégies de RDM qui exigent l'accès à du cannabis légal et contrôlé. Ce mémoire a pour objectif de répertorier l’ensemble des stratégies de RDM du cannabis pouvant être adoptées par les jeunes en difficulté. Dans cette visée, une revue de portée suivant le protocole PRISMA-ScR a été menée via deux évaluations indépendantes. Les critères d’inclusion comprenaient les documents de tous types, publiés depuis 1990 et faisant mention de stratégies individuelles de RDM du cannabis. Les résultats obtenus ont été synthétisés et interprétés via une analyse thématique de contenu. Au total, 4711 documents ont été identifiés, parmi lesquels 160 documents ont été retenus suite à la lecture des résumés. La lecture des textes complets a permis de conserver 48 documents. Au final, 72 stratégies ont été répertoriées et regroupées dans 10 catégories: 1) Abstinence; 2) Approvisionnement; 3) Conditions individuelles particulières; 4) Conduite de véhicule moteur; 5) Contenu du produit; 6) Contexte et environnement social; 7) Fréquence et quantité; 8) Méthode de consommation; 9) Moment/motif et 10) Post-consommation. Ces résultats fournissent une vue d'ensemble des stratégies actuelles de RDM associées à la consommation de cannabis. Nos résultats contribueront à améliorer les pratiques en matière de santé publique, en fournissant aux intervenants de tous types de milieux un répertoire de stratégies concrètes à partager auprès des jeunes en difficulté utilisateurs de cannabis, les outillant dans la prévention et la réduction des risques et des méfaits.
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 | 0,107 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».