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Enregistrement W4310600145 · doi:10.1089/can.2022.0068

Cannabis Advertising Policies in the United States: State-Level Variation and Comparison with Canada

2022· review· en· W4310600145 sur OpenAlexaboutno aff
Natasha C. Allard, Jessica S. Kruger, Daniel J. Kruger

Notice bibliographique

RevueCannabis and Cannabinoid Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisAdvertisingRecreationConsistency (knowledge bases)State (computer science)Public healthMedical cannabisBusinessPolitical sciencePsychologyMedicineLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To assess the regulations on Cannabis advertising across U.S. states for variation and compare with Canadian federal policies, for the purpose of identifying opportunities to protect the public, especially the youth and other vulnerable populations, from health risks. Methods: We reviewed Health Canada's Cannabis Act and Cannabis Regulations to identify prohibited marketing and advertising activities for cannabis products. The Canadian guidelines (where cannabis is legal for both medical and nonmedical use) were compared with regulations in the 36 U.S. states where cannabis is legalized for medical and/or adult (e.g., recreational) use. Results: Cannabis advertising regulations vary greatly and have little consistency across the U.S. states. Most states do not address many of the cannabis advertising activities that are prohibited in Canada. Among the 31 states that do allow some form of cannabis advertising, 74% explicitly prohibit targeting or appealing to minors and 68% prohibit making false or misleading claims. There are 11 illegal advertising tactics in Canada, such as glamorization and testimonials, that were not specifically discussed in any of the U.S. state policies. Conclusion: The lack of consistent marketing guidelines could expose youth and vulnerable populations to cannabis advertisements; more widespread or federal guidance is needed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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