UNDERSTANDING SWISS DRUG POLICY CHANGE AND THE INTRODUCTION OF HEROIN MAINTENANCE TREATMENT
Notice bibliographique
Résumé
Aims: The aim of this paper is to illustrate how Switzerland was able to play such a pioneering role in the field of addiction treatment, in creating a drug policy which includes the medical prescription of diacetylmorphine (heroin).The paper will describe also the role of knowledge brokering processes and coalition building in the different phases of the development of the Swiss drug policy. DiscussionThe medical prescription of diacetylmorphine was the exotic element of the new Swiss drug policy of 1991 and still is probably one of the most controversial practices in clinical medicine despite its documented effectiveness.Coalitions of change actors, across stakeholder groups from many professions and politicians on various levels, succeeded in formulating and starting initiatives for a new drug policy and its innovations.Clear shared objectives, and a common feeling of urgency brought the coalitions together.Knowledge brokering processes enhanced the use of research in policy formulation by organizing existing and new interactions between researchers and policy makers. ConclusionIn the case of Switzerland, the Confederation took a leading role by facilitating communication, encouraging scientific knowledge and bringing the various stake-holders on a platform to deliver a consensual political policymaking basis.This was facilitated by the Swiss direct democracy system.Sustained dialogue between researchers and the users of research enhances the likelihood of research affecting policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».