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Enregistrement W6922158933 · doi:10.1093/psquar/qqaf031

Pot for Profit: Cannabis Legalization, Racial Capitalism, and the Expansion of the Carceral State <i>by Joseph Mello</i>

2025· article· en· W6922158933 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePolitical Science Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueColonialism, slavery, and trade
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState (computer science)CannabisRace (biology)Marijuana smokingEffects of cannabis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The legalization of cannabis in many U.S. states seemed like a happy ending after the failure of the War on Drugs. Yet, as Mello demonstrates in Pot for Profit, the benefits of this new “green rush” (56) have not been equitably divided. Mello employs a sociolegal approach to explain how the legalization of cannabis, rather than putting an end to the battle of the cannabis community against the forces of prohibition, instead represents an “act of creative destruction” (21). This new regulatory regime uses legalization to enact less overtly harmful—but perhaps more insidious—forms of state control. Drawing on the law and society and social movements scholarship, theories of racial capitalism, as well as Foucault's biopolitics, Mello demonstrates how cannabis legalization left behind the primarily racialized and economically marginalized people impacted by the mass incarceration and overpolicing of the War on Drugs. The book gives a comprehensive overview of the sociolegal history of cannabis in the United States. The story is then brought into the present through interviews with cannabis activists and extensive textual analysis. The interviews are effective at illustrating Mello's argument and putting a human face on the history and politics of cannabis regulation, something so often missing from policy discussions. Mello's empathy for his participants shines through the pages.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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