Drivers of purchase decisions for cannabis products among consumers in a legalized market: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis was legalized in Canada for non-medical use in 2018. The goal of legalization was to improve health and safety by creating access to regulated products, with accurate product labels and warnings and no risk of contamination. However, more than 2 years post-legalization, a large proportion of purchases are still suspected to be through unlicensed retailers. This study sought to identify the factors that influenced the purchase decisions of cannabis consumers in Newfoundland and Labrador (NL). METHODS: Semi-structured focus groups and interviews were conducted in NL with individuals who were > 19 and had purchased cannabis within the last 12 months. All sessions were conducted virtually, audio-recorded, and transcribed. A thematic analysis was conducted, and two members of the research team coded the data using NVivo. A combination of deductive and inductive coding was carried out, themes from the literature were identified, and new themes from the transcripts were discovered. A final coding template of the data was agreed upon by the team through discussion and consensus. RESULTS: A total of 23 individuals (30% women) participated, with 83% coming from urban areas. While all cannabis product types were discussed, the conversation naturally focused on dried flower products. Participants discussed a variety of considerations when making purchase decisions categorized around five broad themes: 1) price, 2) quality, 3) packaging and warnings, 4) the source of the cannabis, and 5) social influences. The price difference between licensed and un-licensed sources was commonly discussed as a factor that influenced purchase decisions. Product quality characteristics (e.g. size, color, moisture content) and social influences were also considered in purchase decisions. Participants were generally indifferent to packaging and warning labels but expressed concern about the excessive packaging required for regulated products. CONCLUSION: This study explores the many attributes that influence purchase decisions for dried leaf cannabis. Understanding the drivers of purchase decisions can help inform policy reforms to make regulated cannabis products more appealing to consumers. Further research is needed to measure the effect of each attribute on cannabis purchase decisions.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».