Canada's New Drug-Impaired Driving Law: The Need to Consider Other Approaches
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objects of this study were: To review the state of drug-impaired driving in Canada, particularly in light of the 2008 amendments to the Criminal Code, which authorized police to demand standardized field sobriety testing and drug recognition evaluations, and to consider whether alternative enforcement models would be more effective in terms of detecting and prosecuting drug-impaired drivers and thereby achieve greater deterrence. METHOD: This article provides a review of survey data, roadside screening studies, and postmortem reports that indicate the prevalence of driving after drug use in Canada. It evaluates the Criminal Code's 2008 amendments and their impact on charges and convictions for drug-impaired driving. It then reviews some alternative enforcement models for drug-impaired driving that have been adopted in other jurisdictions, particularly toxicological testing, and evaluates them against Canada's social, political, and constitutional framework. RESULTS: Survey data, roadside screening studies, and postmortem reports indicate that driving after drug use is commonplace and is now more prevalent among young people than driving after drinking. Unfortunately, the 2008 Criminal Code amendments have not had their desired effects. The measures have proven to be costly, time-consuming, and cumbersome, and are readily susceptible to challenge in the courts. Accordingly, the charge rates for drug-impaired driving remain extremely low, and the law has had minimal deterrent effects. The review of alternative enforcement models suggests that a system of random roadside saliva screening, somewhat similar to the model used in Victoria, Australia, will be the most effective in terms of detecting and prosecuting drug-impaired drivers and most consistent with Canada's legal and constitutional system. CONCLUSIONS: Canada should establish per se limits for the most commonly used drugs, enforceable through a system of screening and evidentiary tests. This will be more efficient and cost-effective and will result in more reliable evidence for criminal trials. Although this system will inevitably be subject to constitutional challenge, existing case law suggests that it should be upheld as a reasonable limit on constitutional rights.
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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 | 0,030 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,023 |
| Communication savante | 0,023 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».