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Enregistrement W2014183546 · doi:10.1080/10282580802058429

Marijuana medicine and Canadian physicians: Challenges to meaningful drug policy reform

2008· article· en· W2014183546 sur OpenAlexaffabout
Craig Jones, Andrew Hathaway

Notice bibliographique

RevueContemporary Justice Review · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsychiatryMedicinePublic relationsFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are modest indications of movement in the glacial reform of Canada’s marijuana prohibition. A sign of formal progress is the legal exemption for seriously ill medical users under Health Canada’s evolving Marihuana Medical Access Regulations (MMAR). Several hundred patients have now been approved through an application process that requires support from a medical practitioner or specialist. Physicians are constrained from complying with the MMAR by the highly conservative stance of the Canadian Medical Association (CMA), while the Canadian Medical Protective Association – the body that acts as legal advocates for doctors – maintains a view toward marijuana that, applied to any other drug, would make prescribing even the most routine therapies difficult. On the other hand, it is not clear that physicians really take much interest in their patients’ marijuana use. This article examines the conflict between patients who choose to self‐medicate with marijuana and the community that governs physicians in Canada. It draws on findings from two studies that, respectively, explore doctors’ views on marijuana and the experiences of patients who self‐medicate with cannabis. The inherent conservatism of the medical community – reinforced by lack of interest in how such use might benefit some patients – militates against more learning or widespread acceptance of the use of cannabis as medicine. Nonetheless, the authors argue, doctors ought not to perpetuate the ignoble tradition of ‘Don’t ask – Don’t tell’.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0140,021
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0120,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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