Dépénalisation de la consommation du cannabis : expériences en Europe occidentale, aux États-Unis et en Australie
Notice bibliographique
Résumé
L’opinion publique sur la criminalisation ou la décriminalisation de l’usage de drogues est rarement basée sur des faits scientifiquement prouvés. Des notions préconçues en matière d’acceptation ou de tolérance de produits narcotiques déploient souvent plus d’impact. Actuellement, en Suisse, on discute de la décriminalisation du cannabis et l’on procède à une révision de la loi sur les stupéfiants. L’Office fédéral suisse de la santé publique a demandé à trois experts internationaux de réaliser une évaluation critique des expériences menées dans d’autres pays en matière de décriminalisation de la consommation de cannabis. Ces spécialistes ont remis à l’Office une étude comparative sur le plan européen, un survol de l’état des recherches menées aux États-Unis et en Australie, et une évaluation, dans une perspective historique, de la politique en matière de drogue en Italie. D’une manière générale, les trois rapports suggèrent qu’il n’existe pas un lien systématique entre la politique en matière de drogue et le taux de prévalence en ce qui concerne la consommation de cannabis ou de drogues illégales. Par contre, il s’avère que les frais de poursuite pénale et les conséquences négatives d’un usage illégal peuvent être réduits par des mesures de décriminalisation. Nous avons maintenant besoin de mener davantage d’études empiriques parce que, d’une part, les politiques publiques en matière de drogues se trouvent dans une phase de transformation et que, d’autre part, aucune étude fiable sur l’introduction de mesures de décriminalisation n’a encore vu le jour.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».