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Enregistrement W4388047679 · doi:10.4103/ijsp.ijsp_171_21

Legalization of Recreational Cannabis: Is India Ready for it?

2023· article· en· W4388047679 sur OpenAlexaboutno aff
Nellai K. Chithra, Nandhini Bojappen, Bhavika Vajawat, Naveen Manohar Pai, Guru S. Gowda, Sydney Moirangthem, Channaveerachari Naveen Kumar, Suresh Bada Math

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Social Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisLegalizationRecreationRecreational useHashishEnvironmental healthPolitical scienceMedicineLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis is one of the oldest psychoactive substances in India and worldwide. Many developed countries like Canada, Netherlands and few states of the USA have legalized the use of recreational cannabis. However, In India, the recreational use of cannabis and its various forms such as ganja, charas, hashish, and its combination is legally prohibited. There have been several discussions and public interest litigations in India regarding the legalization of recreational cannabis use and its benefits. With this background, this article addresses the various implications of legalizing recreational use of cannabis, a multibillion dollar market and its impact on mental health, physical health, social, cultural, economic, and legal aspects with the lessons learnt from other countries that have already legalized recreational cannabis use. It also discusses whether India is prepared for the legalization of recreational cannabis, given the current criminal justice and healthcare systems. The authors conclude that, India is perhaps not enough prepared to legalize cannabis for recreational use. India's existing criminal justice and healthcare systems are overburdened, finding it challenging to control medicinal use, which is often the first contact point for cannabis-related concerns.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,334 · 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.

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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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