The shifting landscape of cannabis legalization: Potential benefits and regulatory perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This comment is a response to Al‐Hamdani et al. (forthcoming) in this issue. The authors of that paper advocate plain packaging and warning label regulation for cannabis drawing on research from Canadian tobacco labelling and based on the public health dangers of cannabis. While we acknowledge the harmful effects of cannabis for some vulnerable consumers, this paper highlights the benefits of cannabis legalization and proposes regulatory oversight more akin to alcohol with a goal of responsible usage, information, and access; rather than one drawn from tobacco labeling, a product with few discernable benefits and myriad documented harms. Highlighted advantages include increased tax revenues, enforcement cost savings, therapeutic benefits, positive environmental impacts, and social benefits such as a reduction in racial disparities related to marijuana prosecutions. We discuss how a regulatory approach that mirrors alcohol control can better foster consumer protection, fair competition, and public interest in this emerging industry.
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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 | 0,028 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,040 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».