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Enregistrement W4319347398 · doi:10.1024/0939-5911/a000804

Cannabis-Legalisierung in Deutschland

2023· article· de· W4319347398 sur OpenAlexaff
Benedikt Fischer

Notice bibliographique

RevueSUCHT - Zeitschrift für Wissenschaft und Praxis / Journal of Addiction Research and Practice · 2023
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGynecologyCannabisPhilosophyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zusammenfassung: Zielsetzung: Die deutsche Bundesregierung hat beschlossen, den nicht-medizinischen Cannabis-Gebrauch und -Vertrieb zu legalisieren, und Kernpunkte des vorgesehenen Regelwerks vorgelegt. Einige dieser Kernpunkte werden aus der Sicht internationaler Erfahrungen und wissenschaftlicher Evidenz zur Legalisierung – insbesondere mit Blick auf Massnahmen und Ziele öffentlicher Gesundheit – eingeschätzt und kommentiert. Methodik: Selektive Zusammenfassung und policy-analytische Anwendung wissenschaftlicher Evidenz. Ergebnisse: Ein erheblicher Anteil von Cannabis-bezogenen Gesundheitsproblemen hängt mit dem Konsum von Hochpotenz- (THC) Produkten zusammen; allerdings würden kategorische THC-Grenzwerte für legal verfügbares Cannabis diese im Gesamten wahrscheinlich nicht reduzieren sondern primär Hochrisiko-Konsumenten weiter in der Illegalität belassen. Die Mindestalter-Grenze von 18 Jahren für legales Cannabis macht primär politischen Sinn und repräsentiert nicht unbedingt optimalen Gesundheits- oder sozialen Schutz für junge Konsumenten; allerdings wird der Cannabis-Konsum bei Minderjährigen wahrscheinlich weiter hoch blieben. Eine substanz-übergreifende, gesundheits-orientierte Angleichung mit den Gesetzesregelungen für andere Substanzen (z. B. Alkohol) wäre sinnvoll. Das Fahren unter Cannabis-Einfluss ist relativ häufig, und kann zu Verletzungs- und Todesfällen, und damit erheblicher Gesundheitsbelastung führen; seine Kontrolle braucht gezielte Aufklärungs- und Abschreckungs-Maßnahmen. Cannabis-Legalisierung ist mit einschlägigen internationalen (z. B. UN) Konventionen generell schwierig zu vereinbaren, sollte aber dazu genutzt werden, diese grundsätzlich auf der Basis von Prinzipien des Gesundheitsschutzes zu erneuern. Schlussfolgerungen: Für die Cannabis-Legalisierung in Deutschland gibt es kein perfektes Regelwerk; einige Kern-Ziele werden nur über Kompromiss-Ansätze zu erreichen sein, die im Zweifelsfall angepasst werden müssen. Wenn implementiert, wird Deutschland wichtige Daten zur Cannabis-Legalisierung als Politik-Option bieten können, wozu ein systematisches und umfassendes Prozess- und Ergebnis-Monitoring durchgeführt werden muss.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,381 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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