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Enregistrement W2782431782

Policy analysis Drug testing and mandatory treatment for welfare recipients

2001· article· en· W2782431782 sur OpenAlexaboutno aff
Scott Macdonald, Christine Bois, Bruna Brands, Diane Dempsey, Patricia Erıckson, David C. Marsh, Stephen Meredith, Martin Shain, Wayne Skinner, Angelina Chiu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWelfareAddictionPopulationSubstance abusePublic economicsDrugStrengths and weaknessesActuarial scienceMental healthMedicineBusinessPsychiatryPsychologyPolitical scienceEconomicsEnvironmental healthSocial psychologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One province in Canada, Ontario, is considering the use of drug tests for welfare recipients. Those with positive tests could be required to receive treatment and abstain from drug use or risk losing their benefits. Several experts from the Centre for Addiction and Mental Health (CAMH) reviewed the scientific strengths and weaknesses of this proposal. Strengths included possible increases in employment and reduced drug use among welfare recipients; however, the group concluded that drug testing of welfare recipients or removal of welfare benefits for people who refuse treatment or relapse is not advisable for several reasons. Drug testing cannot be used to determine substance abuse or dependence, could undermine the client case manager relationship and could be legally challenged as a violation of human rights. Other drawbacks of conditional welfare include possible negative societal consequences (i.e. increased crime and health problems) and disruptions to the treatment population. The whole process is expensive and will likely result in a very marginal increase in employment because drug dependence is not a major barrier to employment. © 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0140,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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