Self‐Reported Cannabis Prices and Expenditures From Legal and Illegal Sources Five Years After Legalisation of Non‐Medical Cannabis in Canada
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The price of cannabis has important implications for many outcomes discussed in legalisation debates. This paper reports on legal and illegal prices of different cannabis products. METHODS: National surveys were conducted in 2022 and 2023 among Canadians aged 16-65 years as part of the International Cannabis Policy Study. Self-reported price, purchase quantity and legal versus illegal source of the'last' cannabis purchased was examined from 2686 respondents who used cannabis in the past 12 months for nine cannabis product types. RESULTS: On average, consumers report that 78% of all their cannabis came from legal sources in the past year. Differences in the self-reported price paid between legal and illegal purchases varied by product type. Price per unit was higher from legal sources for dried flower (+23.8%, p < 0.001), vapes (+18.7%, p = 0.006) and hash (+38.4%, p < 0.001), and lower for capsules (-28.4%, p = 0.008). No statistically significant difference was found for drops (-3.3%. p = 0.76), edibles (+3.9%, p = 0.49), cannabis drinks (-8.8%, p = 0.21), concentrates (+13.8%, p = 0.15) and tinctures (-17.0%, p = 0.28). Substantial quantity discounts for dried flower were observed from both legal and illegal sources. DISCUSSION AND CONCLUSION: Differences between legal and illegal cannabis prices have narrowed considerably, likely due to declines in the price of cannabis from legal stores since the opening of legal markets in Canada. Some differences are expected across the two markets considering differences in standard quantities purchased and the presence of quantity discounts in these markets. Analyses omitting purchase quantity may overestimate the price differential between legal and illegal sources.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».