Cannabis cultivation and detection: A comparative study of Belgium, Finland and Denmark
Notice bibliographique
Résumé
Research on cannabis cultivation has identified several factors associated with a grower's likelihood of detection by law enforcement. However, these studies are difficult to compare, as they drew from different data sources and methods, and have focused on only one geographical location. This article revisits the issue of detection using a large sample of cannabis cultivators recruited in three countries: Belgium (n = 659), Denmark (n = 560) and Finland (n = 1296). Respondents were recruited in the context of a self-reported online survey conducted successively in each country between 2006 and 2008. Multivariate analyses suggest several country-specific similarities and differences. Importantly, the Finnish growers reported being arrested significantly more often than Belgians or Danes. The probability that Finnish growers would be arrested increased with time spent on growing, the size of the cultivation site and when respondents did not work alone. In Denmark, the risks increased with the size of the cultivation-related network, but decreased when respondents started growing later in life. In Belgium, no cultivation-related characteristics were associated with detection. The results indicate that the risks of apprehension for cannabis cultivation are typically country-specific. These findings are discussed in the context of country-specific policies in regards to cannabis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».