Notice bibliographique
Résumé
Despite growing evidence to the contrary, researchers continue to posit causal links between cannabis, crime, psychosis, and violence. These spurious connections are rooted in history and fueled decades of structural limitations that shaped how researchers studied cannabis. Until recently, research in this area was explicitly funded to link cannabis use and harm and ignore any potential benefits. Post-prohibition cannabis research has failed to replicate the dire findings of the past. This article outlines how the history of controlling cannabis research has led to various harms, injustices, and ethical complications. We compare commonly cited research from both the prohibition and post-prohibition eras and argue that many popular claims about the dangers of cannabis are the result of ethical lapses by researchers, journals, and funders. We propose researchers in this area adopt a duty of care in cannabis research going forward. This would oblige individual researchers to establish robust research designs, employ careful analytic strategies, and acknowledge limitations in more detail. This duty involves the institutional recognition by funders, journals, and others that cannabis research has been deliberately misconstrued to criminalize, stigmatize, and pathologize.
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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 | 0,396 | 0,379 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,149 |
| Communication savante | 0,023 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».