Notice bibliographique
Résumé
Governments currently classify illicit drugs for various purposes: to guide courts in the sentencing of convicted violators of drug control laws, to prioritize targets of prevention measures and to educate the public about relative risks of the various drugs. It has been proposed that classification should be conducted by scientists and drug experts rather than by politicians, so that it will reflect only accurate factual knowledge of drug effects and risks rather than political biases. Although this is an appealing goal, it is inherently impossible because rank-ordering of the drugs inevitably requires value judgements concerning the different types of harm. Such judgements, even by scientists, depend upon subjective personal criteria and not only upon scientific facts. Moreover, classification that is meant to guide the legal system in controlling dangerous drug use can function only if it is in harmony with the values and sentiments of the public. In some respects, politicians may be better attuned to public attitudes and wishes, and to what policies the public will support, than are scientific experts. The problems inherent in such drug classification are illustrated by the examples of cannabis and of salvinorin A. They raise the question as to whether the classification process really serves any socially beneficial purpose.
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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 | 0,031 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,037 |
| Communication savante | 0,019 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».