Like birds of a feather? Network analysis on the connectedness between the cannabis, tobacco, alcohol and pharmaceutical industries
Notice bibliographique
Résumé
Despite legalizing cannabis in Canada, Uruguay and parts of the United States, the debate on legalizing cannabis is still ongoing. Several countries opted for a commercial model regarding cannabis regulation. Research showed that the legalization of both medical and recreational cannabis directly affects the sales of alcohol, tobacco and medicines, each in a different manner. Therefore, the alcohol, tobacco and pharmaceutical companies have vested interests in the upcoming cannabis industry. Legalization of cannabis can be seen as both a threat or an opportunity to the other industries. To study this relationship, a network analysis was conducted. Annual reports, newsletters, etc. of various cannabis companies were studied. This analysis revealed that the tobacco, alcohol and pharmaceutical industry try to take advantage of the upcoming cannabis industry to keep their sales and revenue as high as possible. They do this by introducing new products, but also by collaborations and large investments into the cannabis industry. Next to the network analysis, the flow of employees between the industries was researched. It became clear that in the top management positions of the cannabis companies, most of the employees had a professional history in the alcohol, tobacco or pharmaceutical industry. It can therefore be assumed that much knowledge and practices flow from these industries into the cannabis industry. As such, we conclude that these mature industries consider the legalization of cannabis as an opportunity they aim to take advantage of.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,070 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».