Notice bibliographique
Résumé
Canada is currently considering legislation that will detail the investigative steps necessary to pursue a drug-impaired prosecution. The hearings into the proposed changes to the Criminal Code of Canada highlights some of the legislative and policy challenges faced when attempting to address this issue specifically in law. A significant challenge identified has been to better document that a significant problem exists in addition to that which is already addressed by alcohol or impaired driving legislation. Any new legislation concerning drug impaired driving will happen within the context of the current environment of alcohol impaired driving enforcement. In many respects the situation is similar, but in others it is not. Legislators, the judicial system and the public are aware of the situation with alcohol impaired driving which may help or hinder new policies and programs related to drug impaired driving. It will be important to exploit the similarities but identify and manage the differences in order to bring in legislation which is both effective and accepted by the police, courts, and drivers. This includes making the requisite resources available to support any legislative or policy changes implemented. It will be very important to ensure that new legislation does not complicate prosecutions or existing sanctions for alcohol impaired driving.
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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 | 0,017 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,017 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,111 | 0,076 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».