Effets principaux et modérateurs de l'écart de perception de la prévalence de la consommation de cannabis à l'école sur la consommation et les méfaits attribués à l'adolescence
Bibliographic record
Abstract
La majorité des adolescents québécois auront consommé une substance psychoactive avant la fin de leurs études secondaires. Parmi les facteurs ayant une influence sur cette consommation, on retrouve les normes sociales, dont les normes descriptives. Ce mémoire vise à évaluer lâimpact des normes descriptives du milieu scolaire sur les comportements dâusage de cannabis chez les adolescents québécois, ainsi que sur les méfaits attribués à cette consommation. Cette étude examine les liens entre lâécart de perception de prévalence de consommation de cannabis au sein dâune école et la consommation ainsi que les conséquences attribuées à cet usage par les élèves. De plus, elle examine le rôle modérateur des écarts de perception de la prévalence de consommation sur la progression de la consommation, ainsi que sur le lien entre la consommation de cannabis en secondaire 4 et des conséquences attribuées à cette consommation un an plus tard. Provenant de la Stratégie dâIntervention Agir Autrement, lâéchantillon de cette étude est constitué de 1601 élèves suivis de secondaire 2 à secondaire 5. Des analyses de régression logistique multinomiale ont été conduites et ont montré que plus les élèves surestiment la prévalence de consommation de cannabis au sein de leur école, plus ils ont de chance de consommer du cannabis et dâattribuer des conséquences négatives à leur consommation un an plus tard. Les résultats ont également montré un effet modérateur positif de lâécart de perception de la prévalence sur la progression de la consommation de cannabis de secondaire 4 à 5, spécifiquement chez les élèves ayant une faible consommation en secondaire 4. Finalement, les résultats ont montré un deuxième effet modérateur de lâécart de perception de prévalence, celui-ci sur le lien entre la consommation de cannabis en secondaire 4 et lâattribution de conséquences négatives à cette consommation un an plus tard. Précisément, les élèves ayant une faible consommation et qui surestiment la prévalence de consommation de cannabis au sein de leur école auront plus de chance dâattribuer plusieurs méfaits à leur consommation en secondaire 5 que dâen attribuer aucun. Par contre, les élèves ayant une consommation de cannabis élevée en secondaire 4 ne rapportent pas plus ni moins de conséquences selon leur estimation de prévalence. Les implications de ces résultats sont discutées.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".