Problematic substance use or problematic substance use policies?
Notice bibliographique
Résumé
This special issue on substance use issues comes at a critical time for Canadian health policy makers and researchers. Most attention is currently focussed on the opioid crisis and the potential impacts of cannabis legalization. However, our most widely used and harmful substances continue to be alcohol and nicotine. Our policies to reduce harms from these substances are failing. While alcohol control policies are being gradually abandoned, opportunities to maximize the harm reduction potential of new, alternative and safer nicotine delivery devices are not being grasped. More generally, a greater focus is needed on harm reduction strategies that are informed by the experience of marginalized people with severe substance use-related problems so as to not exacerbate health inequities. In order to better inform policy responses, we recommend innovative approaches to monitoring and surveillance that maximize the use of multiple data sources, such as those used in the Canadian Substance Use Costs and Harms (CSUCH) project. Greater attention to precision in defining patterns of risky use and harms is also needed to support policies that more accurately reflect and respond to actual levels of substance use-related harm in Canadian society.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 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 ».