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Enregistrement W4391651697 · doi:10.1186/s42238-023-00204-w

Examining attributes of retailers that influence where cannabis is purchased: a discrete choice experiment

2024· article· en· W4391651697 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Donnan, Molly K. Downey, Karissa Johnston, Maisam Najafizada, Lisa Bishop

Notice bibliographique

RevueJournal of Cannabis Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Centre on Substance Use and AddictionCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMultinomial logistic regressionLatent class modelBusinessMixed logitDiscrete choiceCustomer baseMarketingProduct (mathematics)Sample (material)PreferenceService (business)AdvertisingLogistic regressionEconomicsEconometricsMicroeconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With the legalization of cannabis in Canada, consumers are presented with numerous purchase options. Licensed retailers are limited by the Cannabis Act and provincial regulations with respect to offering sales, advertising, location, maximum quantities, and information sharing in an effort to protect public health and safety. The degree these policies influence consumer purchase behavior will help inform regulatory refinement. METHODS: A discrete choice experiment within a cross-sectional online survey was used to explore trade-offs consumers make when deciding where to purchase cannabis. Attributes included availability of sales/discounts, proximity, product information, customer service, product variety, and provincial regulation. Participants ≥ 19 years old who lived in Canada and purchased cannabis in the previous 12 months were recruited through an online market research survey panel. A multinomial logit (MNL) model was used for the base model, and latent class analysis was used to assess preference sub-groups. Key limitations included ordering effect, hypothetical bias, and framing effect. RESULTS: The survey was completed by 1626 people, and the base model showed that customer service carried the most weight in purchase decisions, followed by proximity and availability of sales and discounts. There was considerable heterogeneity in preference patterns, with a five-group latent class model demonstrating best fit. Only one group (15% of sample) placed a high value on the store being provincially regulated, while three groups were willing to make a trade-off with regulation to access better customer service, product information, or closer proximity. One group preferred non-regulated sources (24% of sample); this group was also primarily driven by the availability of sales and discounts. Three groups (60.5% of sample) preferred online stores. CONCLUSION: This study highlighted that there exists significant diversity with respect to the influence of consumer experiences on cannabis purchase behaviors. Modifications to cannabis retail regulations that focus on improving access to product information as well as reviewing limitations on sales and discounts could have the most impact for shifting customers to licensed retailers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,110 · 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'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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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