Availability, retail price and potency of legal and illegal cannabis in Canada after recreational cannabis legalisation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: There is little objective market data on the price or potency of legal and illegal cannabis products following recreational cannabis legalisation. DESIGN AND METHODS: In the 2 months post-legalisation in Canada (November-December 2018), legal and illegal cannabis retailers were identified from government lists and online directories. The store location, price and Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol levels of dried herb and cannabis cookies were collected from retailer websites or Weedmaps. RESULTS: We identified 185 legal retailers (22 online stores, 163 storefronts; 65 government-run stores, 120 private stores) and 944 illegal retailers (791 delivery-only services, 157 storefronts). Relative to legal dried herb, illegal dried herb was lower in price (1 g: $10.23 vs. $11.08, ⅛ oz: $9.37/g vs. $10.88/g, ½ oz: $8.18/g vs. $8.85/g; P < 0.05 for all) and higher in potency (THC: 20.5% vs. 16.1%, cannabidiol: 2.4% vs. 1.7%; P < 0.05 for both). Legal private stores had higher prices for dried herb than government-run stores (1 g: $13.08 vs. $10.89, ⅛ oz: $12.75/g vs. $10.45/g, ½ oz: $10.85/g vs. $8.71/g, 1 oz: $8.54/g vs. $7.22/g; P < 0.05 for all). On average, one cannabis cookie in the illegal market contained 96 mg of THC and cost $1.57 per 10 mg of THC. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: In the 2 months post-legalisation, illegal cannabis was less expensive, with higher labelled THC content than legal cannabis, although the scope of these differences was more modest than estimates from other crowdsourced and self-reported data. Direct monitoring of cannabis price and potency from legal and illegal retailers is needed to examine the impact of legalisation over time.
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 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) | 0,000 | 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 ».