Legalisation of Cannabis In Finland : Analysis of the Economic, Societal and Fiscal Impacts
Notice bibliographique
Résumé
This thesis will dive into the economic, societal and fiscal impact of the legalisation of Cannabis in the Nordic country of Finland. By looking into other countries with similar economic, environmental, and societal aspects that have already gone through the process of legalisation, such as Canada, Thailand, and Uruguay. We can identify the trends that occurred after the legalisation process as well as the different structures implemented in order to regulate the negative effects of cannabis legalisation. Furthermore, by uncovering Finland's current economic position we can determine whether it would be logical and profitable to proceed with the legalisation of Cannabis. First and foremost, a proper non-stigmatized understanding of what Cannabis is and how it can be used must be established in order to have an effective and unbiased judgement of the natural substance referred to as Cannabis. Furthermore, tax frameworks will be considered as it is a part of the process of legalisation, as well as different regulations in order to control and effectively regulate the impact legalisation has on society. The results of this research paper have found that the legalisation of Cannabis provides a substantial potential benefit for Finland as it would open up a whole new industry as well as economically the tax revenue gained from this new industry would be used to tackle the limited negative impact that legalisation would have on society as well as potential help tackle other societal challenges Finland faces such as overconsumption of alcohol.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».