Noticing of cannabis health warning labels in Canada and the US
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Product labelling and health warnings are important components of regulatory frameworks for consumer products such as tobacco, alcohol and food. However, evidence in the cannabis domain is limited. This study aimed to examine the reach of mandated health warnings on cannabis products using a natural experimental design. METHODS: Data are from the online International Cannabis Policy Study 2018 and 2019 surveys. Respondents were men and women aged 16 to 65 years in Canada and US states with illegal and legal nonmedical cannabis ("illegal" and "legal" states, respectively) (n = 72 549). Regression models tested differences in noticing health warnings on cannabis packages pre- and post-legalization in Canada, with comparisons to US states, adjusting for cannabis use, cannabis source and sociodemographics. RESULTS: Respondents in Canada showed a greater increase in noticing warnings (+8.9%) in 2019 (14.7%) versus 2018 (5.8%) than respondents in US "illegal" states (+2.8%) and "legal" states (+3.2%). In 2019, consumers residing in jurisdictions with legal recreational cannabis who purchased from legal retail sources were more likely to report noticing warnings than consumers who obtained cannabis from illegal/unstated sources (Canada: 40.4% vs. 15.3%; US "legal" states: 35.3% vs. 17.0%). Regular cannabis consumers were more likely to notice warnings than less frequent consumers. CONCLUSION: Mandating warning labels on cannabis products may increase exposure to messages communicating the health risks of cannabis, especially among frequent consumers and those who access the legal market.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».