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Enregistrement W1541839741 · doi:10.7202/008543ar

La politique américaine en matière de drogues et l’état des connaissances sur le cannabis

2004· article· fr· W1541839741 sur OpenAlexvenueno aff
Mitch Earlywine

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’impact du cannabis sur la santé est faible, comparativement aux drogues légales. Il n’y a pas de dose létale pour cette plante. Malgré la croyance populaire, elle ne réduit pas la motivation, elle n’incite pas à consommer des drogues dites dures et elle n’affecte pas la structure du cerveau. Son association aux maladies mentales suggère que les personnes qui souffrent de désordres psychotiques devraient éviter le cannabis de même que tous les psychotropes. L’usage chronique quotidien crée des problèmes potentiels sur la performance rapide des tâches complexes. Lors d’un usage chronique quotidien, il y a déviation des fonctions cérébrales – mais pas plus que celle observée chez les alcooliques. L’inhalation quotidienne de la fumée peut abîmer les poumons, mais les nouvelles techniques de vaporisation pourraient ne pas les abîmer. L’usage occasionnel par des adultes en santé ne crée pas de maladies. Un petit pourcentage d’usagers réguliers rapporte une dépendance au cannabis mais ce désordre ne semble pas aussi aversif que la dépendance à d’autres drogues. Le cannabis semble avoir moins d’effets négatifs sur la santé que les drogues légales comme l’alcool, la caféine ou le tabac et il tue moins de personnes. Les impacts négatifs des pénalités imposées à la possession de cannabis semblent dépasser les impacts négatifs de la drogue elle-même, suggérant que la politique anti-drogue des Etats-Unis pourrait être améliorée en décriminalisant la possession de cannabis et en permettant à chaque adulte de cultiver quatre plants pour son usage personnel. Cette nouvelle approche permettrait d’économiser des milliards de dollars sur l’application de la loi, sur le temps d’administration de la justice de même qu’un nombre incalculable d’irritants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,334 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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