Toward a “Post-Legalization” Criminology for Cannabis: A Brief Review and Suggested Agenda for Research Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis control policies in a few countries have recently shifted from criminal prohibition-based regimes to legalization of use and supply. While cannabis’ newly emerging status of legality may suggest a coming “end” for criminology-based interest in the drug, these fundamental changes rather open a window to a new set of criminological research issues and questions, mostly focusing on cannabis use and related behaviors, and their relation to crime and justice. Based on a joint, personal record of several decades of criminological research on cannabis, we briefly review the rationale for five fundamental topics and issues of cannabis-related research associated with legalization. These include: 1) the deterrent effect of prohibition; 2) illicit production, markets and supply in a legalization regime; 3) use enforcement; 4) cannabis-impaired driving; 5) cannabis and crime. This constitutes an—albeit subjectively selective—“post-legalization” research agenda for a cannabis-focused criminology. Other possible areas of research focus or interest within fundamentally different paradigms of criminology (e.g., “critical criminology”) are identified and encouraged for development. Overall, the proposed research agenda for a post-legalization cannabis criminology should both contribute discipline-specific knowledge to improved cannabis-related public health and safety as well as allow for important debate and development in this evolving and important research field while entering a new (“post-legalization”) era.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».