Distribution of legal retail cannabis stores in Canada by neighbourhood deprivation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In legal cannabis markets, the distribution of retail stores has the potential to influence transitions from illegal to legal sources as well as consumer patterns of use. The current study examined the distribution of legal cannabis stores in Canada according to level of neighbourhood deprivation. METHODS: Postal code data for all legal cannabis stores in Canada were collected from government websites from October 2018 to September 2021. This data was linked to the Institut National de Santé Publique du Québec measures for material and social neighbourhood deprivation. Descriptive data are reported, including differences across provinces with different retail systems. RESULTS: At the national level, there were approximately 8.0 retail cannabis stores per 100,000 individuals age 15+ in September 2021. The distribution of stores was closely aligned with the expected distribution across levels of material deprivation: for example, 19.5% of stores were located in neighbourhoods with the lowest level of material deprivation versus 19.1% in the highest level. More cannabis stores were located in the 'most socially deprived' or 'socially deprived' neighbourhoods (37.2% and 22.1%, respectively), characterized by a higher proportion of residents who live alone, are unmarried, or in single-parent families. The distribution of stores in provinces and territories were generally consistent with national patterns with a few exceptions. CONCLUSION: In the first 3 years following cannabis legalization in Canada, retail cannabis stores were evenly distributed across materially deprived neighbourhoods but were more common in socially deprived neighbourhoods. Future monitoring of retail store locations is required as the legal retail market evolves in Canada.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».