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Enregistrement W4380357213 · doi:10.3138/cjccj.2022-0020

Three Years In: A Consideration of the Impacts of Canada’s Legalization of Cannabis on Law Enforcement

2023· article· en· W4380357213 sur OpenAlexaffvenueabout
Neil Boyd, Andrew A. Reid

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Criminology and Criminal Justice/La Revue canadienne de criminologie et de justice pénale · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCrime, Deviance, and Social Control
Établissements canadiensDouglas CollegeSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationCannabisLaw enforcementLegislationEnforcementPolitical sciencePoliticsRecreationCriminologyBusinessPublic administrationLawSociologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In October 2018, Canada legalized recreational cannabis. Key goals of legalization included reducing access by minors and eliminating the illicit market. Now, three years into the legal regime, important public policy questions are beginning to emerge. With police being tasked to enforce the Cannabis Act and associated provincial/territorial legislation, there is a critical need to understand their experiences, including the successes they have had, challenges they have experienced, and issues that remain unresolved. This paper begins to address these issues by presenting results from a qualitative study involving law enforcement personnel who, through their primary roles and responsibilities, have been actively involved in overseeing cannabis enforcement (in supervisory roles) since legalization in October 2018. Three key findings emerged from the analyses, and all were tied to the overarching perception that the illicit cannabis market has persisted since legalization: 1) there is a small but significant pattern of abuse of the medical system of production and distribution, specifically tied to designated grower provisions; 2) there are many challenges associated with halting online sales of illicit cannabis; and 3) the issue of unregulated sales of cannabis from Indigenous reserves remains a “hot button” political issue, in need of resolution.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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