Should All Illicit Drugs be Legalized?
Notice bibliographique
Résumé
Background: In delving into the intricacies and nuances surrounding the debate of whether or not all illicit drugs should be legalized, the goal was to compare and contrast the research findings of various different economic, medical and sociological studies to determine if the prospective benefits of legalization outweigh the potential cons—with respect to the current systems in North America (Canada and the United States). Methods: By looking at different data that was collected and interpreted by economists and sociologists as well as incarceration rates and statistics provided by the U.S. Bureau of Justice Statistics database, we can assess the societal costs of drug criminalization and pit this against the potential costs that would be incurred if all drugs were to be legalized. To understand these potential costs we look at the leading causes of drug overdose and addiction in society using collected data from drug overdose toxicology reports as well and crowdfunded survey data and government records. In assessing the different risks posed by certain drugs, we have also taken into consideration the empirical lab studies of medical practitioners and neuroscientists working in the fields of addiction and toxicology. Results: The research indicates that while insufficient data exists to completely dispel the potential risks associated with the legalization, the evidence to suggest that the criminalization is an effective deterrent from abusing drugs is also insubstantial. The economic merits that would come from the legalization ofdrugs, through tax and labour income as well as through the reduction of criminal justice costs, are demonstrably significant and feasible to implement. Conclusions/Interpretation: When compared and contrasted, the research evidenced in these studies suggests that the merits of legalization outweigh the risks associated with doing so.
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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 | 0,004 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».