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Enregistrement W4229052203 · doi:10.46692/9781447318491.003

The Human Rights Case for Drug Reform How Drug Criminalization Destroys Lives, Feeds Abuses, and Subverts the Rule of Law

2022· other· en· W4229052203 sur OpenAlexaboutno aff
Mar ia McFarland Sánchez-Moreno

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTorture, Ethics, and Law
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminalizationLawDrugPolitical sciencePharmacologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearly every country in the world plays a part—as producer, consumer, or transit point—in the multibillion-dollar illicit drug trade that supplies more than 150 million people every year and keeps on growing. To combat this trade, many countries over recent decades have launched so-called “wars on drugs” that entail crackdowns on participants large and small in the drug business, including harsh penalties for users. Human Rights Watch has long documented the widespread human rights abuses resulting from this approach: in the United States, the devastation that disproportionate prison sentences for drug offenses have wrought on individuals and their families and disturbing racial disparities in drug law enforcement; in Mexico, the killings committed in the name of combatting drugs; in Canada, the US, and Russia, how fear of criminal law enforcement deters people who use drugs from accessing necessary health services, exposing them to violence, discrimination, and illness; in Afghanistan and Colombia, how narcotics production has fueled armed groups opposed or allied to the government; in India, Ukraine, and Senegal, how cancer patients suffer severe pain due to drug control regulations that render morphine inaccessible; and in China, Vietnam, and Cambodia, the “drug rehabilitation centers” where people are subjected to torture, forced labor, and sexual abuse. But there was a growing sense within Human Rights Watch that this approach did not go far enough—that the problem did not lie merely with ill-considered policies or their abusive execution. Rather, the criminalization of drugs itself seemed to be inherently problematic. Especially when it came to personal possession and use, imposing the full force of the criminal justice system to arrest, prosecute, and incarcerate appeared contrary to the human rights to privacy and personal autonomy that underlie many rights. Heavy emphasis on enforcing criminal prohibitions on drug production and distribution was also dramatically enhancing the profitability of illicit drug markets and fueling the growth and operations of groups that commit atrocities, corrupt authorities, and undermine democracy and the rule of law in many countries. In my own work as Human Rights Watch's Colombia researcher from 2004 to 2010, it was clear that the illicit drug market was a major factor in the country's long-running war involving left-wing guerrilla groups, right-wing paramilitary groups, and security forces.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,047
Communication savante0,0130,015
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0230,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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