Decriminalizing Drugs: A Comparative Study of Oregon in an International Context
Notice bibliographique
Résumé
Oregon made history in 2020 when voters joined together to approve ballot measure 110, the Drug Addiction Treatment and Recovery Act, which decriminalized personal amounts of all illicit substances. This was done in a bid to begin treating the ongoing drug crisis as a public health issue as opposed to a criminal justice issue. While Oregon may be the first in the nation to make such a move, they are not the first government to experiment with decriminalizing 'hard drugs.' Some argue that Oregon’s model was based on Portugal's decriminalization effort and point to Portugal's success as a potential outcome for Oregon's policy shift. However, it seems irresponsible to expect the same results when Oregon’s policy is not very closely modeled after Portugal’s. This thesis seeks to present a comparison of Oregon’s decriminalization policy amid an international discussion of the decriminalization policies in British Columbia, Canada, where government officials have just passed a temporary experimental exemption of criminal punishment for certain substances, and Portugal, where decriminalization has been regarded a great success. While not intended to present any location's policy as ‘better’ than another, this thesis was crafted to present information on each location's decriminalization policy before providing commentary on how each policy compares and contrasts with the others. Through comparison, questions on whether Oregon's decriminalization policy can claim to be modeled after Portugal's or expect the same success arise. The author hopes to contribute to ongoing discussions regarding decriminalization and question the content and validity of current policy comparisons with future policy modeling in mind.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».