ILLICIT DRUGS AND CRIME IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
n Although the overall rate of police-reported drug offences has increased 12 % since 1993, the long-term trend has generally remained stable over the past 15 years. It must be noted that trends in drug offences are directly influenced by levels of police enforcement. n After a ten-year decline, the rate of cannabis offences has increased by 34 % since 1991. Conversely, the rate of cocaine offences increased between 1981 and 1989, but has dropped by 36 % since 1989. The rate of heroin offences also increased for a number of years, peaking in 1993, and then falling 25 % over the last four years. n Cannabis-supply offences (trafficking, importing and cultivation) increased for the fourth consecutive year in 1997, partially driven by an increase in cultivation offences. Cannabis-possession offences increased steadily from 1991 to 1996, but dropped slightly in 1997. n Cannabis offences continue to account for the majority of all drug offences. More than 7 in 10 drug offences reported in 1997 involved cannabis. Two-thirds of cannabis offences were for simple possession. n British Columbia continued to show the highest rate (426 offences per 100,000 population) of drug offences in 1997, almost twice the national average. However, when examining only the number of persons charged with drug offences, the rate for British Columbia was only 41 % greater than the national average. Newfoundland reported the lowest rate (132) of drug offences for the second year in a row.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».