MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7083886268

Canada is legalizing cannabis sales: Hereâs how it will work

2018· other· en· W7083886268 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternet Archive (Internet Archive) · 2018
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture, Water, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)CannabisRest (music)Work (physics)RecreationRevenueRecreational use
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada is legalizing the adult use of marijuana on Oct. 17 and will be the second and largest country to do so. Canada's legalizing recreational marijuana next week, making it the second and largest country to do so.The other country is Uruguay.Canadaâs Cannabis Act allows people 18 and older to buy marijuana online or in retail stores.Some rules might vary depending on the province.But the law sets a 30-gram limit on how much people can buy at once or possess in public.Unlike in the U.S., Canada is for now allowing sales of only dried cannabis flower, tinctures, capsules and seeds....edible products will come later.A key difference between the Canadian and American models is government involvement.In Canada, the federal government regulates producers. Canada so far has licensed some 120 growers.Federal taxes will total $1 per gram or 10 percent, whichever is more.The feds will keep one-quarter of that and return the rest to the provinces.Canada's legalizing recreational marijuana. Joins Uruguay as 2nd country to legalize. Must be 18 to buy; rules vary depending on province. Can buy up to 30-grams at once. For now allowing sales of only flower, tinctures, capsules and seeds. Difference between Canada, U.S. laws: government involvement.. In Canada, federal government regulates producers. Federal taxes will total $1 per gram or 10 percent. Feds keep one-quarter and return rest to provinces

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,006

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternet Archive (Internet Archive)Même sujetAgriculture, Water, and HealthTravaux en français237 207