Drugs and democracy : in search of new directions
Notice bibliographique
Résumé
In 1988 the United States Congress passed laws declaring improbably that the USA would be 'drug free' by 1995. In 1998 the United Nations General Assembly Special Session on Drugs committed itself to the implausible goal of eradicating the trade in heroin and cocaine within a decadeandmdash;at a time when global heroin production had trebled and global cocaine production had doubled. Somewhere in Australia, almost every year for the past quarter-century, there has been a royal commission or other major official inquiry into the illicit drug industry. The Australian government spends millions of dollars on attempting to control the illicit drug trade. Almost 85 per cent of these funds are allocated to law enforcement; 5 per cent goes to treatment and 10 per cent to prevention and research. Meanwhile the drug industry in Australia grows bigger and richer every year, and as a result our rates of addiction, crime and death continue to rise. Drugs and Democracy examines Australia's unsuccessful attempts to control the illicit drug industry, and discusses howandmdash;within the confines of our liberal democratic values and cultureandmdash;we could improve our strategies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».