Reasons for Purchasing Cannabis From Illegal Sources in Legal Markets: Findings Among Cannabis Consumers in Canada and U.S. States, 2019–2020
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Nonmedical cannabis is legal in Canada and several U.S. states. Displacing the illegal market is a primary goal of legalization; however, there are little data on factors that predict consumers’ transition from the illegal to the legal market. The current study aimed to examine reasons for purchasing illegal cannabis and, thus, potential barriers to purchasing legal cannabis among consumers in Canada and U.S. states. Method: Data are from the 2019 and 2020 International Cannabis Policy Study, a repeat cross-sectional survey conducted among 16- to 65-year-olds. Reasons for purchasing illegally in the past 12 months were asked of male and female cannabis consumers in Canada and U.S. legal states (n = 11,659). Changes over time in reasons for illegal purchasing were tested. Analyses among Canadians also examined associations between reasons for illegal purchasing and objective data on cannabis prices and retail density. Results: In both years, the most commonly reported barriers to legal purchasing were price (Canada: 35%–36%; United States: 27%) and inconvenience (Canada: 17%–20%; U.S.: 16%–18%). In 2020 versus 2019, several factors were less commonly reported as barriers in Canada, including inconvenience (17% vs. 20%, p = .011) and location of legal sources (11% vs. 18%, p < .001). Certain barriers increased in the United States, including slow delivery (5% vs. 8%, p = .002) and requiring a credit card (4% vs. 6%, p = .008). In Canada, consumers in provinces with more expensive legal cannabis were more likely to report price as a barrier, and those in provinces with fewer legal retail stores were more likely to report inconvenience as a barrier (p < .001). Conclusions: Higher prices and inconvenience of legal sources were common barriers to purchasing legal cannabis. Future research should examine how perceived barriers to legal purchasing change as legal markets mature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».