MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409132341 · doi:10.24124/c677/20241878

Cannabis Policy as Harm Reduction: Polymorphic Models of Responsible Regulation

2024· article· en· W4409132341 sur OpenAlexaffvenueabout
Johannes Wheeldon, Jon Heidt

Notice bibliographique

RevueCanadian Political Science Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensUniversity of the Fraser ValleyAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisHarmHarm reductionReduction (mathematics)EconomicsLaw and economicsPolitical sciencePublic economicsPsychologyLawBiologyPsychiatryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis policy is evolving around the world. While cannabis legalization is perhaps inevitable, responsible regulation is not. Canada provides a unique case study. This paper explores five regulatory models that guide contemporary cannabis policy, organized around public safety, public health, medicinal and therapeutic models, commerce, and racial justice. First, we assess each by focusing on fundamental assumptions, operational goals, and practical outcomes. Next, we consider the impacts of each of these models by exploring significant categories of cannabis policy-based harm. Third, we attempt to reconcile tensions between commerce and control, liberty and safety, and justice and fairness. By re-aligning regulatory cannabis models, we focus on access, equity, and tolerance, re-conceiving public safety, and explicitly committing to consent as central to cannabis diversion programs. Finally, in place of singular governance models, we propose several intermediate polymorphic policy reforms to inform this re-alignment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Political Science ReviewMême sujetCannabis and Cannabinoid ResearchTravaux en français237 207