Getting “The whole picture”: A review of international research on the outcomes of regulated cannabis supply
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several jurisdictions have pursued reforms that regulate cannabis production and/or sale for adult (non-medical) use. Looking at outcomes of such reforms across multiple jurisdictions may help to identify outcomes that are inherent to non-criminal cannabis supply, as well as provide insight into the outcomes of specific regulation models. METHODS: We identified nine indicators of cannabis policy outcomes and aggregated them into three domains (social outcomes, outcomes in cannabis use, health-related outcomes). We assessed these outcomes across five jurisdictions with different models of regulating cannabis supply (Netherlands, Spain, U.S. states that legalized cannabis, Uruguay, and Canada). We used a three-level systematic literature review, prioritising studies with quasi-experimental design (i.e. comparative and longitudinal). We categorised the studies according to their design and the type of outcome (increase, decrease, or no outcome). RESULTS: Across long-standing as well as recent cannabis supply regimes, and across different models of cannabis supply, our review identified common outcomes: a decrease in cannabis-related arrests, an increase in adult (but not adolescent) cannabis use, and increase in healthcare utilization (not traffic-related). Negative health-related outcomes were most consistently found for the U.S. states that legalised cannabis for adult non-medicinal use (there were limitations to nuancing cannabis supply models across U.S. states). In the remaining jurisdictions (the Netherlands, Spain, Canada, Uruguay), the design or time-frame of the identified studies was limited, and studies on certain outcomes were lacking. CONCLUSIONS: Regulating cannabis supply may be associated with benefits in the social area and with potential harms regarding public health; there may though be trade-offs depending on the choice of a cannabis regulation model. Jurisdictions may attempt to mix and match the present models of cannabis regulation to achieve the best ratio of benefits and harms. More research into the specific parameters influencing cannabis policy outcomes is needed.
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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 | 0,014 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».