Effects of Regulation Intensity on Marijuana Black Market After Legalization
Notice bibliographique
Résumé
Since 2012, many states and Canada have legalized the use and sale of recreational marijuana. One of the expected benefits of the legalization is that the establishment of a legal cannabis market would eliminate the black market which has been the main form of marijuana trade for decades. Even though legal options are available for marijuana producers and consumers, the black market is still thriving in states where recreational marijuana has been legalized. The reasons behind the persistence of the marijuana black market are complex. One of the main arguments is that the legalized states have failed to establish a regulatory framework which effectively keeps both producers and consumers in the legal market. Instead, strict regulations and high cost of compliance have created an environment in favor of big players while driving small-scale businesses into the black market. The current research attempts to study this issue by answering the research question of whether overregulation is pushing some marijuana businesses back to the black market or preventing them from entering the legal market. This thesis employs a mix-method design to analyze qualitative data of news articles reporting the reasons that marijuana businesses decide to stay in the black market and a quasi-experimental time series analysis of National Incident-Based Reporting System (NIBRS) data regarding marijuana offenses in Colorado and Washington between 2014 and 2017. The qualitative analysis of news reports reveals that regulation is one of the main reasons that people stay in the illicit market. The comparison of marijuana crime trends in Colorado and Washington shows mixed findings. While marijuana offense rates in Colorado largely remained steady over the years, those in Washington increased dramatically after the implementation of more intensive regulations. The results of this study have several policy implications for the marijuana legalization as well as implications for future research on the black-market issue.
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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) | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».