Levels of support and consumer perceptions of cannabis regulations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canada legalized cannabis for adult (recreational) use in 2018, alongside regulations on the sale, use, and possession of cannabis. To date, there is little evidence on consumer perceptions and support of cannabis regulations.Objectives: This study examined perceptions of nine cannabis regulatory policies, including differences by cannabis consumption and provincial policy.Methods: National survey data were analyzed from Wave 5 of the International Cannabis Policy Study conducted online in 2022 with 16,812 Canadians aged 16+ years, 62% of which were assigned female-at-birth. Weighted logistic regression models examined support for nine policy variables.Results: Support among Canadians was greatest for health warnings on cannabis products (62.6%), legalization for adult use (58.5%), and retail store window-coverings (49.2%), followed by a vaping/extract THC limit (40.1%), retail store density (35.5%), government-only store models (34.6%), the THC limit on edibles (32.3%), and advertising restrictions (31.8%). The 30 g purchasing limit had the least consumer support (10.1%). As consumption increased, opposition generally increased, although support remained high among consumers. Compared to non-consumers, daily consumers were more likely to oppose window-coverings (OR = 1.43, CI95 = 1.16–1.75, p = .001). Where policies differed provincially, few differences in support were observed. No differences in support for THC limits on vaping/extracts were observed between Newfoundland, Nova Scotia, and Quebec versus the rest of Canada, despite stronger vaping/extract regulations (OR = 1.05, CI95 = 0.87–1.28, p = .597).Conclusion: Canadians generally support existing cannabis regulations that were implemented to support public health. The high level of support among consumers suggests that the comprehensive regulations may not undermine transitions to legal retail sources.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».