Transitions to legal cannabis markets: Legal market capture of cannabis expenditures in Canada following federal cannabis legalization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada legalized 'recreational' or 'non-medical' cannabis in 2018 with a primary objective of displacing illicit cannabis and transitioning consumers to a 'quality controlled' legal retail market. To date, there is limited research on legal market capture in jurisdictions with non-medical cannabis markets. METHODS: The current analysis used 'demand-side' methods to estimate the size of the Canadian cannabis market using data from two sources. First, data from the Canadian Community Health Survey were used to estimate the number of Canadians who use cannabis. Second, data on cannabis expenditures from legal versus illegal sources were analyzed from 5656 past 12-month consumers aged 16-100 who completed national surveys conducted in 2022 as part of the International Cannabis Policy Study. RESULTS: Total estimated expenditures from legal sources were within two percentage points of the 'actual' retail sales data from Government of Canada's tracking system. In the 12-month period ending in September 2022, total cannabis expenditures in Canada were estimated at $6.72 billion dollars, including $5.23 billion from legal sources and $1.49 billion from illegal sources for an estimated legal market capture of 78 %. In 2022, dried flower accounted for 55 % of total legal expenditures and an additional 2 % was spent on plants and seeds. Concentrates accounted for 12 % of legal expenditures, followed by oral liquids (11 %), vaping liquids (10 %), and edibles (8 %, excluding drinks). CONCLUSIONS: The findings provide evidence of substantial transition in expenditures from the illegal to the legal market in the five years since legalization of non-medical cannabis in Canada.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».