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Enregistrement W2582905044 · doi:10.3138/cjccj.2016.e01

Medicinal Marijuana Production Creates Problem Residential Properties: A Routine Activity Theory Explanation and a Situational Crime-Prevention Solution

2017· article· en· W2582905044 sur OpenAlexaffvenueabout
Joseph Clare, Len Garis, Paul Maxim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationProduction (economics)BusinessZoningLegislatureSituational ethicsGovernment (linguistics)Environmental planningConsumption (sociology)Environmental healthEngineeringGeographyCivil engineeringMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Illicit production of marijuana on residential properties creates significant health and safety problems. Health Canada grants licences to individuals to produce medicinal marijuana for personal use, conditional on their compliance with all appropriate regulations. Health Canada does not inspect licensees’ activities to monitor regulatory compliance, and privacy legislation prevents Health Canada from sharing licence holders’ details with third parties. This research examines how effective this administrative structure is at preventing medicinal marijuana from being produced in residential buildings by licence holders. Methods: The indoor production of marijuana requires substantial amounts of electricity. From 2005, addresses in Surrey, British Columbia, with exceptionally high power consumption have been provided to the municipal government for the purposes of undertaking fire safety inspections. This paper examines the outcome of inspections at 1,204 marijuana-production sites (n = 252 medicinal, n = 952 illicit) to see whether the licensing process prevents marijuana production in residential buildings. The illicit-production sites inspected by the city are used as a non-random comparison group for the medicinal sites. Findings: This inspection process has identified an increasing number of medicinal- (relative to illicit-) production sites in recent years. Medicinal-production operations were significantly less likely to be located in residential buildings. However, the medicinal residential sites that were detected were located in equivalent parts of the city to the illicit residential operations. Residential medicinal-production sites presented fewer electrical and biological safety problems relative to illicit-production sites, but all residential medicinal-production sites breached zoning and legislative requirements relating to land use, building safety, and structural integrity. Conclusions: The current administrative structure for licensing medicinal marijuana production does not prevent residential buildings from being used as marijuana-production sites. Routine activity theory is used as a platform to explain how additional situational prevention mechanisms can be used to prevent licensed medicinal marijuana production from creating building-related health and safety problems in the future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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