BETTER SAFE THAN SORRY? ETHICAL ISSUES ON THE LEGALIZATION OF RECREATIONAL CANNABIS IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
On October 17, 2018, the law of the legalization of recreational cannabis comes into force in Canada. Considered by some to be a marked gesture of irresponsibility and political calculation on the part of the Government of Canada, or applauded by others, this event does not go unnoticed. This paper sets out to present the path to the legalization of cannabis in Canada, the main articles of the law on cannabis, but especially the ethical issues related to this legalization. Indeed, the legalization of cannabis was one of the Liberal Party's flagship promises during the federal election race in Canada in 2016. Having won the elections by becoming a majority in Parliament, the Liberal Party of Canada will have to keep its promise. Yet, there are several ethical issues on the horizon: protecting young consumers or encouraging consumption? Resolving some societal problems related to addiction or their aggravation? Profitability for the government or deficit? Positive or negative impacts on the organizations management? Here are questions whose answers remain to be validated by time. This paper is a work in progress one. It represents a personal reflection of the author. It is not based on a comprehensive literature review and does not claim to be standard scientific research.
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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 | 0,029 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,030 |
| Communication savante | 0,015 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».