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Enregistrement W3217315415 · doi:10.3727/154427221x16098837280046

Tourism As an Agent of Cannabis Normalization: Perspectives from Canada

2021· article· en· W3217315415 sur OpenAlexaffabout
Susan Dupej, Sanjay K. Nepal

Notice bibliographique

RevueTourism Review International · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychedelics and Drug Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationCannabisTourismNormalization (sociology)RecreationBusinessMarketingPolitical scienceSociologyPsychologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2018 legalization of cannabis in Canada provides an opportunity within a federally legalized context to offer recreational and leisure experiences that incorporate the purchase, consumption, production, and education of cannabis. The establishment of cannabis tourism as a tolerated and increasingly widespread and socially significant practice under the frameworks of legalization and normalization challenges its association with deviance in the tourism literature. The purpose of this article to rethink cannabis tourism as an agent of normalization. In adopting cannabis as a resource, the tourism industry sets standards that become embedded in a broader context of social acceptance. Evidence from a study that documents cannabis tourism in Canada in the first few years following legalization is used to illustrate how tourism suppliers have adopted cannabis as a resource. This article contributes a qualitative assessment of normalization to the literature through an examination of both a database of cannabis tourism-related businesses and the narratives of suppliers in the cannabis tourism industry. Tourism is conceptualized as an agent of normalization by illustrating how it facilitates the accessibility and availability, everyday prevalence, increased tolerance, and social and cultural accommodation of cannabis.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0300,015
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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