What the History of Drugs Can Teach Us About the Current Cannabis Legalization Process: Unfinished Business
Notice bibliographique
Résumé
Over time, there have been considerable changes in the variety, availability, production, distribution, and use and user(s) of psychoactive substances, the meaning of substance use and its impact on users and their social or physical environment(s). This article reviews the mechanisms of introduction of psychoactive substances such as alcohol, tobacco, coffee, tea and cannabis to populations and communities that did not have them before. It considers the historical tension between early adopters who greet new substances with various levels of enthusiasm in their eagerness to enjoy what they believe to be the benefits of using these substances, and those focused on what they believe to be the negative aspects of use, who decry these new substances with horror. With more nonusers than users in the population, social policies tend to be directed at preventing, restricting, or punishing selected use, users and .drugs., using controls and interventions such regulation, incarceration, death sentence, treatment, prevention, legalization, taxation, among others. Whatever their intent or wished-for impact, all had consequences that produced additional, unplanned for, and (often) negative effects. This paper will consider some of these sequences as they occurred historically with other substances in light of the current shift to legalization and normalization of cannabis, noting the mechanisms of use, controls, and consequences of some types of formal interventions and give some attention to how and what we can learn from our experiences in order to plan ahead and become better prepared to successfully deal with the 'unexpecteds' of that well-known 'hell' paved with good intentions.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,051 |
| Communication savante | 0,015 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».