Substance Abuse Monitoring by the Correctional Service of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Correctional Service of Canada implemented a urine drug-testing program over a decade ago. Offenders residing in federal correctional institutions and living in the community on conditional release were subject to urine drug testing. The objective of this study is to describe this testing program and the extent of drug use by conditional release offenders in 2000. Urine specimens were tested for drugs of abuse and prescription drugs including amphetamines, cannabinoids, cocaine metabolite, opiates, phencyclidine, benzodiazepines, methyl phenidate, meperidine, pentazocine and fluoxetine by immunoassay screening followed by GC-MS confirmation. Ethyl alcohol was analyzed when specifically requested. Alternative screening and confirmation methods with lower cut-off values were used whenever urine specimens were dilute (creatinine <20 mg/dL and specific gravity ≤1.003). Total number of urine specimens analyzed in 2000 was 38,431 (6.7% were dilute). The positive rate for one or more drugs was 27.2% in 2000 in conditional release offenders. In the community setting 28,076 normally concentrated (nondilute) specimens were tested (9.6% were positive for cannabinoids and 3.3% positive for cocaine metabolite). In the 1,270 dilute specimens collected from conditional release offenders in 2000, 12.8% were positive for cannabinoids and 10.6% were positive for cocaine metabolite. The authors conclude that forensic urine drug testing provides an objective measure of drug use when assessing offenders living in the community on conditional release from correctional institutions in Canada.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».