The Challenges of Projecting the Public Health Impacts of Marijuana Legalization in Canada Comment on "Legalizing and Regulating Marijuana in Canada: Review of Potential Economic, Social, and Health Impacts"
Notice bibliographique
Résumé
A recent editorial in this journal provides a summary of key economic, social, and public health considerations of the forthcoming legislation to legalize, regulate, and restrict access to marijuana in Canada. As our government plans to implement an evidence-based public health framework for marijuana legalization, we reflect and expand on recent discussions of the public health implications of marijuana legalization, and offer additional points of consideration. We select two commonly cited public concerns of marijuana legalization - adolescent usage and impaired driving - and discuss how the underdeveloped and equivocal body of scientific literature surrounding these issues limits the ability to predict the effects of legalization. Finally, we discuss the potential for some potential public health benefits of marijuana legalization - specifically the potential for marijuana to be used as a substitute to opioids and other risky substance use - that have to date not received adequate attention.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».