From Storefronts to Headlines: Framing News Media Content to Understand the Barriers to Cannabis Retail Operation in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Since the legalization of cannabis in Canada, there have been numerous issues impacting private cannabis retailers, potentially affecting public health and safety. Media framing of these issues plays a crucial role in shaping public perception and policy discourse. This study examined the media's portrayal of the challenges associated with cannabis legalization and its impact on private cannabis retail operations. Methods News media content and framing analyses of Canadian news articles published between 2017 and 2022 were conducted. Articles were selected from Nexis Uni and Eureka databases if they referenced at least one barrier to private cannabis retail stores. Data were extracted and screened using Covidence and deductively coded to depict how the media presented these barriers, focusing on their definitions, underlying causes, moral reasoning, and suggested solutions. Results Of the 9,371 articles screened, 293 qualified for inclusion. The analysis revealed that media portrayals of cannabis retailers’ barriers varied, with government regulatory challenges, supply chain challenges, and unlicensed market competition as the most prominent frames. While some articles portrayed these challenges as hindrances to business success, the majority depicted them as the government's responsibility, justifying its stance by emphasizing the need to protect public health and safety and eliminate the unlicensed market. Conclusion This study indicates that the way media frame the challenges faced by cannabis retailers has the potential to influence public opinion and shape policy debates. Recognizing these media dynamics is essential for informing the development of effective government policies that not only support a stable cannabis retail market but also prioritize public health and safety.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».