Alcohol sales changes in a Canadian province after recreational cannabis legalization
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis legalization's impacts partly depend on how it affects use of other substances like alcohol. This observational study analyzed alcohol sales in the Canadian province of Nova Scotia, where some government-owned stores sold both cannabis and alcohol. METHODS: The study compared monthly alcoholic beverage sales in Canadian dollars at Nova Scotia liquor stores during 17 months before cannabis legalization and 17 months afterward, i.e., May 2017 to February 2020. Comparative interrupted time series models of aggregate sales contrasted stores that kept selling only alcohol versus those that also began selling cannabis. RESULTS: Post-legalization alcohol sales by alcohol-only stores and cannabis-selling stores had significantly different initial responses, ongoing trends, and 17-month averages. Cannabis sellers saw initial increases of 0.55 % followed by monthly growth of 0.29 %, whereas alcohol-only stores saw initial decreases of 2.91 % followed by monthly growth of 0.06 %. Post-legalization alcohol sales consequently averaged 3.1 % above pre-legalization levels at cannabis sellers but 2.4 % below at alcohol-only stores; combined sales were 1.2 % below. Differences were larger for beers than for spirits or wines. Results were similar when considering similarly sized stores, stores' proximity to cannabis sellers, and alternative model specifications. CONCLUSIONS: Nova Scotia's alcohol sales declined slightly after cannabis legalization, while changes at alcohol-only stores differed from those at stores also selling cannabis. The changes were consistent with government-owned cannabis retailing only marginally affecting consumers' alcohol purchasing, apparently triggering some substitution and co-use.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».