Facteurs associés à la consommation de cannabis au début de l’adolescence
Bibliographic record
Abstract
Introduction Nous avons vérifié si les facteurs connus pour être associés à la consommation de cannabis entre 14 et 16 ans sont aussi associés au fait d’avoir déjà consommé du cannabis à l’âge de 12 ans. Méthodologie Les participants à l’étude AdoQuest (n = 1 852) ont été recrutés en 2005 parmi les élèves de 5e année de 29 écoles primaires francophones à Montréal (Canada). Des données autodéclarées ont été recueillies auprès des participants en 5e année (printemps 2005) et en 6e année (automne 2005 et printemps 2006) ainsi qu’auprès de leurs parents ou personnes responsables en 2006-2007. Pour que les participants soient inclus dans l’échantillon d’analyse (n = 1 076; âge médian = 10,7 ans [écart-type : 0,5]), il fallait avoir accès aux données des questionnaires remplis par les participants et par leurs parents de même qu’aux données sur leur consommation de cannabis en 6e année (âge médian = 11,7 ans [écart-type : 0,4]). Nous avons estimé les associations possibles entre le fait d’avoir déjà consommé du cannabis à 12 ans et 33 facteurs de corrélation évalués séparément dans des modèles de régression logistique ajustés et non ajustés. Résultats Cinquante-trois participants (4,9 %) ont déclaré avoir déjà consommé du cannabis à l’âge de 12 ans. Les facteurs associés à une consommation étaient un âge plus élevé, s’identifier comme garçon, un faible revenu du ménage, une allocation hebdomadaire élevée, le fait d’avoir déjà consommé des cigarettes ou d’autres produits du tabac, le fait d’avoir déjà bu de l’alcool, le fait d’avoir déjà eu une consommation excessive d’alcool, le fait d’avoir déjà joué à des jeux de hasard, le tabagisme chez les amis ou les frères et soeurs, une dépendance accrue à la nicotine, des symptômes de dépression importants et une forte impulsivité. Les facteurs de protection étaient un niveau élevé de surveillance par les parents ou les personnes responsables des jeunes, une bonne estime de soi et un sentiment d’appartenance à l’école. Conclusion Les facteurs associés à la consommation de cannabis à des âges plus élevés sont aussi associés au fait d’avoir déjà consommé du cannabis à l’âge de 12 ans. D’après nos résultats, une surveillance et des interventions visant à prévenir la consommation de cannabis sont nécessaires chez les jeunes de moins de 12 ans.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".