Notice bibliographique
Résumé
The intent of this chapter is to contextualise research findings about substance use by professionals within contemporary political, legal, and societal contexts, with a focus on decriminalisation. Decriminalisation tends to be framed in relation to populations most vulnerable to harms associated with substance use and criminalisation, while relevance to the broader public remains largely unexamined. From 2017 to 2019, my team undertook research on substance use among professionals in Canada, a population which benefits from protective factors that mitigate harm. We found that substance use is not uncommon among professionals and there is a high degree of choice and control. Among this population, non-disclosure of substance use is the norm, due to potential social repercussions and the involvement of regulatory bodies. While our findings demonstrate predominantly beneficial and non-problematic experiences of substance use, such experiences remain largely absent from social, legal, and political discussions. To contextualise our findings within current political, legal, and societal contexts, I examine current deliberations about harm in relation to (de)criminalisation; namely harm of substances and harm of drug laws . Concerns around personal and societal harms arising from the effects of substance use, cultivation, and distribution coexist alongside concerns of harm as an outcome of drug law and policy enforcement. Evaluations of harm that pertain to both substance use and drug laws need to be more firmly conceptualised to better ascertain the effectiveness of national and international policies, laws, and conventions. To facilitate understanding about non-problematic and beneficial experiences of substance use, researchers, policy-makers and legislators need to create safe opportunities for personal disclosure across all members of society.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».