Marijuana as scapegoat, cannabis as medicine : a cognitive-rhetorical analysis of a Canadian drug-policy problem
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines the remarkable ambivalence towards Cannabis sativa L. in Canada, evidenced in the high-stakes contest between competing public conceptions of, and private interests in, the drug-plant and cash crop. Official policy regarding the enigmatic substance over the first decade of the 21st century has been notably erratic, and during this period a number of dramatic shifts in Canada’s administrative and clinical approaches to cannabis have occurred. This has resulted in changes which stand out significantly in the history of the plant’s medicinal, recreational, and industrial use in this country. Despite the recent surge in acceptance and legitimacy of its medical use in a number of jurisdictions, the definition, classification, regulation, prescription, cultivation, marketing, and consumption of cannabis for therapeutic purposes continue to pose, for many groups and individuals in this country, a medico-legal dilemma—with the boundary between licit and illicit a blurry one in deed, and in word. The many lingering questions about proper ethical and practical conduct within (and parallel to) the framework of the MMAR have made it exceedingly difficult for many participants to arrive at a comfortable fit between the activities pursuant to their roles and the uncertain, unqualifiable, or unappreciated value (or risk) entailed by those roles. I intend not only to improve understanding of the rhetorical, linguistic, and socio-cognitive basis of a particular drug-policy problem, but also to demonstrate, in so doing, the broad analytical reach of rhetorical theory and criticism, and the usefulness of applying rhetorical and cognitive-linguistic methodologies together. Through analysis of suasive elements of key terms and conceptual structures in the discourse, and of differently motivated role-value connections assumed by participants therein, I forward the claim that marijuana has played the part of the scapegoat in medicine and, more broadly, among all drugs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,040 |
| Communication savante | 0,018 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| 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 ».