Evaluating the Pragmatic and Moralistic Approach to Drug Policy and Addiction in Opioid Epidemic Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Drug use, policy and outcomes differ in all countries; however, trends exist in response to these circumstances and can typically be evaluated through a pragmatic and moralistic lens. The public health, and evidence-based pragmatic approach differs from the law enforcement-centered moralistic approach, specifically in outcomes of people suffering from substance use disorder. Particularly for opioid use disorder, countries that have taken the pragmatic approach in response to opioid epidemics have had dramatic results. Two of the countries discussed include Switzerland and Portugal, with additional information on the Netherlands. In contrast, current opioid epidemics exist in certain countries who maintain a moralistic approach - namely the United States, with additional information on Canada who is experiencing a parallel epidemic. Though evidence demonstrates a pragmatic approach to drug policy and addiction will faire positive outcomes, hesitance to implement public health prevention and harm reduction policies remains. This paper discusses the context, dynamic, and policy behind countries that were able to combat the opioid crisis, while comparing these lenses to countries that struggle to achieve similar results. Moreover, this paper includes recommendations for countries with rising opioid epidemics to expand pragmatism in their approach to drug policy and addiction to improve the health of their populations.
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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 | 0,207 | 0,311 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».