MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7096364185

ILLICIT DRUGS AND CRIME IN CANADA

2014· article· en· W7096364185 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisHeroinFalling (accident)DrugPsychoactive drug
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0070,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCannabis and Cannabinoid Research→Travaux en français237 207→