Effect of Drug Law Enforcement
Notice bibliographique
Résumé
academics, and health practitioners committed to improving the health and safety of communities and individuals affected by illicit drugs. The network is comprised of leading experts from around the world who have come together in an effort to reduce drug-related harms by informing international drug policies with the best available scientific evidence. The primary objective of the ICSDP is to conduct and disseminate original scientific research, including systematic reviews and evidence-based drug policy guidelines. Through this work, the ICSDP seeks to meaningfully reduce drug-related harms by working collaboratively with communities, policy makers, law enforcement, and other stakeholders to help guide effective and evidence-based policy responses to the many problems associated with illicit drugs. The ICSDP’s research maintains the highest scientific standards through adherence to internationally accepted guidelines and protocols for systematic reviews and meta-analyses. Systematic reviews are conducted by designated working groups which include individual experts in systematic database searching (e.g., library science) and data synthesis (epidemiology) techniques and, where appropriate, seek to adhere to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. The ICSDP is a non-profit society registered in British Columbia, Canada. To learn more about the ICSDP and how your support can help improve the health and safety of communities and individuals affected by illicit drugs, please visit www.icsdp.org. International Centre
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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 | 0,010 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,005 |
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 ».