Comparing two cannabis tax-base systems: Lessons learned from legal cannabis products sold in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
Aims To examine the price and tax structures of cannabis products sold in Ontario to inform the government on how to improve the policy on the cannabis tax base from a public health standpoint. Design Economic evaluations to assess price and tax structures of various cannabis products Setting Ontario Participants Data of cannabis products sold in Ontario regarding the Ontario Cannabis Store (OCS)’s buy and sell prices and product characteristics, including the product’s type, quantity per package, and quantity of THC and CBD. The OCS provided data on 2,601 units of cannabis products in March 2022. Measures Measures examined include the harmonized sales tax, the seller’s markup, the producer’s price, the flat-rate tax, ad valorem tax, effective excise tax, provincial adjustment tax, and excise tax per mg THC. The percentage of each tax compared to the retail price is also calculated. Findings A flat-rate tax of $1 per gm of 10% THC flower produces a tax of $0.01 per mg THC. Taxing cannabis products based on gm of dried flower results in high-THC products being taxed at a lower rate. Evidence showed that product categories with types and potencies that had lower taxes rates per mg THC imposed upon them had more product varieties. Conclusions The Ontario government should consider changing the tax base from the current one based on gm of flower to one based on mg of THC. Moreover, indexing the flat-rate tax to inflation is important to prevent the tax’s flat rate from becoming lower over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».