expanded-cannabis-pesticide-test-data
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https://github.com/datadesk/expanded-cannabis-pesticide-test-data
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资源简介:
《洛杉矶时报》关于销售给消费者的大麻产品农药测试的数据库。加州的大麻产品测试要求存在重大漏洞。《洛杉矶时报》调查了超过一年时间,记录了潜在有害化学物质的存在。为了了解消费者接触到的物质,《洛杉矶时报》从持牌商店、烟草店和非法供应商处购买了150多种产品,并在三家州许可的实验室进行了测试。这些测试从2023年10月持续到2024年12月。此外,《洛杉矶时报》还获得了私人市场测试的数据,这些数据最终导致产品召回或禁运。这些测试首次全面揭示了加州大麻供应链中的污染问题。
This is a database of pesticide tests on cannabis products sold to consumers, compiled by the Los Angeles Times. There are significant loopholes in California's cannabis product testing requirements. The Los Angeles Times conducted an investigation spanning over a year, documenting the presence of potentially harmful chemicals. To assess the substances consumers were exposed to, the outlet purchased more than 150 products from licensed dispensaries, tobacco shops, and unlicensed suppliers, and carried out tests at three state-permitted laboratories. These tests were conducted between October 2023 and December 2024. Additionally, the Los Angeles Times obtained data from private market testing, which ultimately resulted in product recalls or embargoes. These tests offer the first comprehensive insight into contamination issues within California's cannabis supply chain.
创建时间:
2024-12-24
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
洛杉矶时报大麻产品农药测试扩展数据集
数据集来源
洛杉矶时报
数据集描述
该数据集包含了对消费者销售的大麻产品进行的农药测试结果。测试由洛杉矶时报在2023年10月至2024年12月期间进行,涵盖了从合法商店、烟草店和非法供应商处购买的150多种产品。测试在三个州认证的实验室进行,包括Anresco Laboratories、SC Labs和Infinite Chemical Analysis Labs。此外,数据集还包括了为Raw Garden和March and Ash连锁店进行的私人市场测试数据。
数据集内容
数据集文件为expanded-pesticide-tests.csv,包含以下字段:
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| ID | 数值 | 测试的唯一标识符 |
| Expanded test | 字符串 | 超出加州规定的66种农药的测试分析 |
| Harmful_Oil | 字符串 | 是否存在有害稀释油或合成THC |
| Product_Source | 字符串 | 产品购买地点(若非州认证的药店) |
| Testing_Lab | 字符串 | 执行测试的实验室 |
| METRC_UID | 字符串 | 加州METRC系统中的唯一产品标识符 |
| Test_Sample | 字符串 | 实验室测试的唯一ID |
| Brand | 字符串 | 产品品牌名称 |
| Flavor | 字符串 | 产品口味名称 |
| Batch | 字符串 | 产品批次 |
| Batch_Date | 日期 | 生产日期 |
| Batch_Size | 数值 | 批次大小 |
| DCC Status | 字符串 | 加州大麻控制部门的行动 |
| Removed_from_sale | 字符串 | 产品是否被下架 |
| Removed_from_sale_date | 日期 | 产品首次下架日期(包括保密禁售令) |
| Finding | 字符串 | 测试结果:超标、含有农药、微量、无检测到农药 |
| 多种农药名称 | 字符串 | 农药含量(以十亿分之一计),NT表示未测试,ND表示未检测到 |
数据使用
数据集旨在帮助公众了解大麻产品中的农药污染问题,并促进研究人员、政策制定者等的进一步分析。使用数据需遵守洛杉矶时报的服务条款,禁止转售数据,任何公开发表的使用需注明来源。
数据更新
如果获得额外的测试结果或州政府采取行动,数据集可能会更新。
联系方式
如需咨询数据使用,请联系Paige St. John,邮箱:paige.stjohn@latimes.com。
搜集汇总
数据集介绍

构建方式
该数据集的构建源于《洛杉矶时报》对加州大麻产品中农药残留的深入调查。为了全面了解消费者接触到的潜在有害化学物质,研究团队从合法商店、烟草店及非法供应商处购买了超过150种产品,并在三家州认证实验室(Anresco Laboratories、SC Labs和Infinite Chemical Analysis Labs)进行了盲测,部分样本还在第二家实验室进行了确认测试。此外,数据集还整合了Raw Garden和March and Ash等私人市场测试数据,这些数据也被提交给加州监管机构,最终导致部分产品被召回或禁售。测试时间跨度为2023年10月至2024年12月。
特点
该数据集提供了加州大麻供应链中污染问题的首次全面洞察,涵盖多种农药残留的检测结果。数据集不仅包括加州规定的66种农药测试,还扩展了其他潜在有害物质的检测,如稀释油和合成THC。每项测试均记录了产品的品牌、批次、生产日期、测试实验室及检测结果,并标注了是否因超标而被下架。数据以CSV格式提供,便于进一步分析和研究。
使用方法
该数据集旨在帮助公众理解大麻产品中的农药残留问题,并为研究人员、政策制定者等提供分析支持。用户可通过《洛杉矶时报》的在线交互表格或GitHub获取数据。使用数据时需遵守《洛杉矶时报》的服务条款,仅限于个人非商业用途,且不得移除任何商标、版权或其他标识。如需在出版物中使用数据,必须注明来源为《洛杉矶时报》。禁止转售数据,任何其他用途需事先获得书面许可。
背景与挑战
背景概述
随着大麻产品在加州的合法化,消费者对其安全性的关注日益增加。加州的大麻产品检测要求存在显著漏洞,导致潜在有害化学物质的残留问题未能得到有效监控。为此,《洛杉矶时报》于2023年10月至2024年12月期间,从合法商店、烟草店及非法供应商处购买了超过150种大麻产品,并在三家州认证实验室(Anresco Laboratories、SC Labs和Infinite Chemical Analysis Labs)进行了盲测和二次确认测试。此外,该数据集还整合了Raw Garden和March and Ash等私人市场测试数据,为加州大麻供应链中的污染问题提供了首次全面洞察。该数据集不仅揭示了产品中的农药残留问题,还促使加州监管部门采取了产品召回或禁售等措施,对公众健康和政策制定产生了深远影响。
当前挑战
该数据集在解决大麻产品农药残留问题的过程中面临多重挑战。首先,加州现有的检测标准仅涵盖66种农药,而实际产品中可能含有更多未被监管的有害物质,导致检测结果的全面性受限。其次,数据收集过程中,样本来源的多样性(包括合法与非法渠道)增加了数据一致性和可比性的难度。此外,实验室测试的盲测和二次确认虽然提高了数据的可靠性,但也显著增加了时间和经济成本。最后,数据集的更新依赖于后续测试结果和州政府行动,可能导致数据的时效性不足,影响研究的持续性和动态分析。这些挑战不仅反映了当前大麻产品安全监管的复杂性,也为未来研究提供了改进方向。
常用场景
经典使用场景
在公共卫生和消费者安全领域,expanded-cannabis-pesticide-test-data数据集被广泛用于分析大麻产品中的农药残留情况。研究人员通过该数据集,能够深入探讨加州大麻供应链中的污染问题,揭示潜在的健康风险。该数据集不仅涵盖了从合法商店购买的产品,还包括了从烟草店和非法渠道获取的样本,为全面评估大麻产品的安全性提供了重要依据。
解决学术问题
该数据集解决了大麻产品中农药残留检测的标准化问题,填补了加州大麻产品测试要求的空白。通过多实验室的盲测和确认测试,数据集提供了高可信度的检测结果,帮助学术界更好地理解大麻产品中农药残留的分布和浓度。这一数据为制定更严格的监管政策提供了科学依据,推动了相关领域的学术研究。
衍生相关工作
基于expanded-cannabis-pesticide-test-data数据集,多项相关研究得以展开,包括大麻产品中农药残留的长期影响评估、不同种植和加工方式对农药残留的影响等。这些研究不仅深化了对大麻产品安全性的理解,还为相关行业提供了改进生产流程的建议。此外,该数据集还催生了多篇学术论文和技术报告,进一步推动了该领域的研究进展。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



