Stopping Murder by Medicine: Introducing the Model Law on Medicine Crime
Notice bibliographique
Résumé
The iatrogenic pandemic of untreated illness related to falsified and substandard medicines is intolerable, but has a logical explanation: in many countries, inadequate laws make it barely illegal to manufacture or distribute poor-quality medicines. The law hardly punishes those who intentionally or recklessly deal in falsified or substandard medicine, when clearly it should criminalize these perpetrators in proportion to the grievous--even fatal--injury they inflict on public health. To solve this omission, this article presents a new Model Law on Medicine Crime, which countries may freely use as a template for strengthening their national laws. The Model Law includes criminal prohibitions against manufacturing, trafficking, or selling poor-quality medicines; principles for appropriately punishing offenders; special provisions for Internet-based medicine crimes; tools for encouraging whistle-blowers to cooperate with law enforcement; incentives for developing governments to strengthen their drug regulatory capacity; and important exceptions to prevent the law being abused, such as to prevent the prosecution of legitimate medical researchers or to prevent good-quality generic medicines being seized while in transit. The Model Law is discussed and explained and is offered free of charge under a Creative Commons license to any governments wanting to implement it.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».