Reforming Canada's new drug-impaired driving law: the need for per se limits and random roadside screening
Notice bibliographique
Résumé
Unfortunately, the 2008 Criminal Code amendments, which authorized Canadian police to demand Standardized Field Sobriety Tests and Drug Recognition Evaluations, have not had their desired effects. The measures have proved to be costly, time-consuming and cumbersome, and are readily susceptible to challenge in the courts. Accordingly, the charge rates for drug-impaired driving remain extremely low. To review alternative enforcement models for drug-impaired driving that have been adopted in other jurisdictions, and to recommend a model that will improve apprehension and conviction rates and thereby deter drug-impaired driving. The model must be consistent with Canadars social, political and constitutional frameworks. Canada should adopt a system of random roadside saliva screening, similar to the model used in Victoria, Australia. For drivers who test positive, more sensitive evidentiary testing should be conducted at a police station, after the driver has been afforded the right to counsel. The 2008 Criminal Code amendments were an important first step, but will not significantly improve apprehension or conviction rates for drug-impaired driving. It is preferable to set per se limits for the most commonly-used drugs, enforceable through a system of screening and evidentiary tests. This will be more efficient and cost-effective, and will result in more reliable evidence for criminal trials. Although this system will inevitably be subject to constitutional challenge, existing case law suggests that it should be upheld as a reasonable limit on constitutional rights.
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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 | 0,019 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».