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Enregistrement W4360609218 · doi:10.35502/jcswb.312

Decriminalization of the possession of illicit substances for personal use: A proposed theory of change to improve community safety and well-being outcomes in Canada

2023· article· en· W4360609218 sur OpenAlexafffundvenueabout
Janos Botschner, Julian M. Somers, Cal Corley

Notice bibliographique

RevueJournal of Community Safety and Well-Being · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Guelph-HumberPublic Safety Canada
Organismes subventionnairesUniversity of WindsorUniversity of Ottawa
Mots-clésDecriminalizationPossession (linguistics)Public economicsAddictionPublic relationsSubstance useBusinessPolitical scienceRisk analysis (engineering)PsychologyCriminologyEconomicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing the harms associated with criminalizing the problematic and addictive use of substances is a complex undertaking. In many cases, problematic substance use has a relationship to prior and current adversities and has been characterized as an “affliction of inequality.” Community partners, leaders and policy makers will benefit from an informed understanding of the potential role of decriminalization as part of system-wide efforts that have the potential to achieve urgent societal goals. We draw on relevant and up-to-date domestic and international research to present a theory of change for approaching the decriminalization of personal substance use as one part of an integrated strategy addressing health and safety. The proposed theory of change should serve as a guide to understanding, designing and participating in effective whole-of-system strategies and actions. As a living document—and starting point for collaborative community safety andwell-being planning—the material presented here should be refined as additional evidence and insights become available.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,016
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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