Notice bibliographique
Résumé
This qualitative project explored Canadian postsecondary students' motivations for cannabis use, with a particular focus on the use of cannabis to manage psychological well-being. Participants (N = 14) were emerging adult postsecondary students in Newfoundland and Labrador (NL) who used cannabis to manage mental health, recruited through postings by NL postsecondary institutions. Data were collected using semi-structured interviews and analyzed using inductive thematic analysis. The first study explored students' motivations for using cannabis and the associated effects. Students described diverse cannabis motives, including relaxation, socializing, experimentation, productivity and therapeutic motives (i.e., managing mental or physical health). Participants also detailed secondary consequences of cannabis, including adverse interpersonal, motivational, psychological and physical health impacts. The second study explored therapeutic cannabis motives in further detail. Students used cannabis to manage cognitive and emotional states like stress, anxiety, difficult emotions and racing thoughts. Cannabis was also used to manage sleep, pain, nausea and appetite. Students also described factors contributing to increased cannabis use, including changes in routine, worsening health symptoms and academic pressure. The findings further knowledge of postsecondary students' cannabis motives, which may inform the prevention and treatment of cannabis use problems. Postsecondary students require further education on the health impacts of cannabis use and alternative coping strategies for managing stress and psychological well-being.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».