Legal cannabis market shares during Canada's first year of recreational legalisation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study estimated legal products' share of Canada's total cannabis consumption during the first year of recreational legalisation, October 2018 to September 2019. METHODS: Government data was used to estimate monthly recreational sales in dollars per capita, grams per user, and percentage share of kilograms or litres consumed. As explanatory factors, the analysis considered provincial differences in retail pricing (percentage mark-ups) and store density (stores per million users), as well as national monthly production of dry cannabis (kilograms) and cannabis oil (litres) finished products. RESULTS: Legal recreational products' share of Canada's overall cannabis consumption began at 7.8% in October 2018 and grew to 23.7% by September 2019, with an average of 14.5% over the first 12 months. Sales growth was delayed by shortages of both dry cannabis products and licensed stores, but not cannabis oils. Across the 10 provinces, legal recreational shares in September 2019 varied from 13% to 70%; differences in store densities and retail prices partly explained the variation. Prince Edward Island's large 70% share seemed due to it having minimal product shortages, high store densities, and low prices. CONCLUSIONS: Legal recreational products captured market share to the extent they were available, accessible, and low-priced. Problems with those factors slowed the initial expansion of legal product sales but also suggested ways to gradually increase their market share.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».