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Enregistrement W4390521703 · doi:10.1186/s42238-023-00213-9

Comparison of perceptions in Canada and USA regarding cannabis and edibles

2024· article· en· W4390521703 sur OpenAlexaffabout
Janet Music, Brian Sterling, Sylvain Charlebois, Christine M. Goedhart

Notice bibliographique

RevueJournal of Cannabis Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationCannabisRecreationRecreational useExploratory researchPerceptionGeographySocioeconomicsPolitical scienceEnvironmental healthPsychologyMedicineLawSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Canada took a national approach to recreational cannabis that resulted in official legalization on October 17, 2018. In the United States (US), the approach has been more piecemeal, with individual states passing their own laws regulating adult use. The objective of this study was to compare the two jurisdictions. METHODS: Two exploratory, quantitative surveys were administered in May of 2021 in both Canada and the US. One thousand forty-seven Canadian and 1037 US residents (age 19 and older) were surveyed on approaches to and attendant regulations of consumer cannabis. Tests of significance were performed to analyze differences between two groups. RESULTS: No statistically significant differences exist between the two countries in terms of cannabis legalization acceptance. Usage rates among adults was similar with 45% of Canadians and 42% of Americans confirming they consume cannabis. Respondents maintain that they intend to increase their usage, with edibles attracting a rising level of interest from consumers. CONCLUSIONS: Results suggest that public policy in both Canada and the USA needs to change to reflect rapidly evolving acceptance of cannabis products in North America to realize potential economic returns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,366 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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