Home cultivation across Canadian provinces after cannabis legalization
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Little research exists on home cultivation in Canada after non-medical cannabis legalization in 2018. The aims of the study were to: (1) estimate the percentage of home cultivation before and after legalization; (2) estimate the quantity and expenditure of cannabis plants; and (3) examine the association between provincial policies and home cultivation after legalization. Methods: Repeat cross-sectional survey data come from Canadian respondents in the International Cannabis Policy Study in 2018, 2019, and 2020. Respondents aged 16-65 were recruited through online commercial panels. Home cultivation rates were estimated among all respondents in 2019 and 2020 (n = 26,304) and among a sub-sample of past 12-month cannabis consumers in 2018-2020 (n = 12,493). Weighted multivariable logistic regression models examined the association between home cultivation and provincial policies among all respondents, 2019-2020. Results: Cannabis consumers in 2019 (7.9%; AOR = 1.47, 95% CI: 1.07,2.01) and 2020 (8.8%; AOR = 1.62, 95 %CI: 1.18,2.23) had higher odds of reporting home cultivation in the past 12 months than pre-legalization (5.8%). Post-legalization, past 12-month home cultivation was lower in Quebec and Manitoba, the two provinces that prohibited home cultivation (3.2%), than in provinces where home cultivation was permitted (6.8%; AOR = 0.48, 95 %CI: 0.39, 0.59). The median number of plants grown across all provinces was between 3.1 and 3.5 in all years. Conclusions: Almost one in ten Canadian cannabis consumers reported home cultivation of cannabis in 2020, with modest increases following legalization and most growing within the non-medical limit of four plants. Home cultivation was less common in provinces where home cultivation was prohibited.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».