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Enregistrement W2753625084 · doi:10.1111/add.13941

The future of the international drug control system and national drug prohibitions

2017· article· en· W2753625084 sur OpenAlexaboutno aff
Wayne Hall

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationCannabisDrug controlHarmTreatyHeroinHarm reductionDrugPolitical scienceCriminologyMedicineLawPsychiatryPublic healthPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major impediment to any nation abandoning the policy of drug prohibition has been the fact that international drug treaties to which the majority of United Nations (UN) member states are signatory prohibit the non-medical use of amphetamines, cannabis, cocaine and heroin. The future of these treaties is now uncertain because of decisions by Uruguay, eight US states and Canada to legalize cannabis use. This paper: (1) provides a brief account of the international drug control treaties; (2) outlines the major criticisms of the treaties; (3) analyses critically proposals for treaty reform; and (4) provides a personal view on policies that nation states could adopt to minimize the harms from the use of cannabis, party drugs and hallucinogens, opioids, stimulants and new psychoactive substances. It is argued that: a major risk of cannabis legalization in the United States is promotion of heavy use and increased harm by a weakly regulated industry; some cautious national experiments with the regulation of party drugs and hallucinogens would be informative; a strong case remains for prohibiting the nonmedical use of opioids while mitigating the adverse effects that this policy has on opioid-dependent people; stimulant legalization will probably increase problem use but prohibition is difficult to enforce, highlighting the urgency of finding better ways to reduce demand for these drugs and respond to problem users; and that it is unclear what the best approach is to reducing possible harms that may arise from the use of new psychoactive substances.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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