Supporting Future Cannabis Policy – Developing a Standard Joint Unit: A Brief Back-Casting Exercise
Notice bibliographique
Résumé
The standardization of cannabis doses is a priority for research, policy-making, clinical and harm-reduction interventions and consumer security. Scientists have called for standard units of dosing for cannabis, similar to those used for alcohol. A Standard Joint Unit (SJU) would facilitate preventive and intervention models in ways similar to the Standard Drink (SD). Learning from the SD experiences allows researchers to tackle emerging barriers to the SJU by applying modern forecasting methods. During a workshop at the Lisbon Addictions Conference 2019, a back-casting foresight method was used to address challenges and achieve consensus in developing an SJU. Thirty-two professionals from 13 countries and 10 disciplines participated. Descriptive analysis of the workshop was carried out by the organizers and shared with the participants in order to suggest amendments. Several characteristics of the SJU were defined: (1) core values: easy-to use, universal, focused on THC, accurate, and accessible; (2) key challenges: sudden changes in patterns of use, heterogeneity of cannabis compounds as well as in administration routes, variations over time in THC concentrations, and of laws that regulate the legal status of recreational and medical cannabis use); and (3) facilitators: previous experience with standardized measurements, funding opportunities, multi-stakeholder support, high prevalence of cannabis users, and widespread changes in legislation. Participants also identified three initial steps for the implementation of a SJU by 2030: (1) Building a task-force to develop a consensus-based SJU; (2) Expanded available national-level data; (3) Linking SJU consumption to the concept of "risky use," based on evidence of harms.
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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 | 0,105 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».