Assessing options for cannabis law reform: A Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) with stakeholders in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A number of jurisdictions are considering or implementing different options for cannabis law reform, including New Zealand. Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) helps facilitate the resolution of complex policy decisions by breaking them down into key criteria and drawing on the combined knowledge of experts from various backgrounds. AIMS: To rank cannabis law reform options by facilitating expert stakeholders to express preferences for projected reform outcomes using MCDA. METHODS: A group of cannabis policy experts projected the outcomes of eight cannabis policy options (i.e., prohibition, decriminalization, social clubs, government monopoly, not-for-profit trusts, strict regulation, light regulation, and unrestricted market) based on five criteria (i.e., health and social harm, illegal market size, arrests, tax income, treatment services). A facilitated workshop of 42 key national stakeholders expressed preferences for different reform outcomes and doing so generated relative weights for each criterion and level. The resulting weights were then used to rank the eight policy options. RESULTS: The relative weighting of the criteria were: "reducing health and social harm" (46%), "reducing arrests" (31%), "reducing the illegal market" (13%), "expanding treatment" (8%) and "earning tax" (2%). The top ranked reform options were: "government monopoly" (81%), "not-for-profit" (73%) and "strict market regulation" (65%). These three received higher scores due to their projected lower impact on health and social harm, medium reduction in arrests, and medium reduction in the illegal market. The "lightly regulated market" option scored lower largely due its projected greater increase in health and social harm. "Prohibition" ranked lowest due to its lack of impact on reducing the number of arrests or size of the illegal market. CONCLUSION: Strictly regulated legal market options were ranked higher than both the current prohibition, and alternatively, more lightly regulated legal market options, as they were projected to minimize health and social harms while substantially reducing arrests and the illegal market.
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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 | 0,025 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».