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Enregistrement W4409154691 · doi:10.1002/jtr.70014

Approaching Cannabis Tourism With Shared Value in Legal Contexts

2025· article· en· W4409154691 sur OpenAlexafffundabout
Susan Dupej, Hwansuk Chris Choi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Tourism Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensSocial Sciences and Humanities Research CouncilUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTourismCannabisValue (mathematics)BusinessMarketingPsychologyPolitical scienceLawComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Global initiatives in the legalization of recreational cannabis pave the way for a novel category of special interest tourism (SIT) disconnected from illegal drugs and deviance. Changing social attitudes call for a non‐stigmatizing framework for understanding cannabis tourism. This study introduces the concept of shared value from Corporate Social Responsibility (CSR) into cannabis tourism research. This innovative approach is supported by evidence from a qualitative study that explores best practices among cannabis tourism operators in Canada. The analysis reveals how the social values of safe recreational consumption, ensuring governmental accountability, and establishing legitimacy through collective advocacy emerge due to reimagining cannabis products, revaluating productivity, and fostering a supportive industry ecosystem, respectively. A challenge for cannabis tourism suppliers is the lack of regulations for responsible consumption in public spaces. A tourism perspective of legalization highlights a regulatory gap around cannabis consumption, which is an area in need of policy development.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,370 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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