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Enregistrement W4384935400 · doi:10.1093/phe/phad016

Drug Legalization, Democracy and Public Health: Canadian Stakeholders’ Opinions and Values with Respect to the Legalization of Cannabis

2023· article· en· W4384935400 sur OpenAlexafffundabout
Marianne Rochette, Matthew Valiquette, Claudia Barned, Éric Racine

Notice bibliographique

RevuePublic Health Ethics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcGill UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésLegalizationCannabisAddictionDemocracyPublic healthHarmAutonomyPolitical scienceHarm reductionPublic relationsCriminologySocial psychologyPsychologyMedicinePsychiatryLawNursingPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The legalization of cannabis in Canada instantiates principles of harm-reduction and safe supply. However, in-depth understanding of values at stake and attitudes toward legalization were not part of extensive democratic deliberation. Through a qualitative exploratory study, we undertook 48 semi-structured interviews with three Canadian stakeholder groups to explore opinions and values with respect to the legalization of cannabis: (1) members of the general public, (2) people with lived experience of addiction and (3) clinicians with experience treating patients with addiction. Across all groups, participants tended to be in favor of legalization, but particular opinions rested on their viewpoint as stakeholders. Clinicians considered the way legalization would affect an individual’s health and its potential for increasing rates of addiction on a larger scale. People with lived experience of addiction cited personal autonomy more than other groups and stressed the need to have access to quality information to make truly informed decisions. Alternatively, members of the public considered legalization positive or negative in light of whether one’s addiction affected others. We elaborate on and discuss how scientific evidence about drug use impact values relates and how can different arguments play in democratic debates about legalization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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