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Record W1513519746 · doi:10.7202/044875ar

Les effets adverses des politiques officielles en matière de drogue sur les mécanismes d’autorégulation des consommateurs de drogues illicites

2010· article· fr· W1513519746 on OpenAlexvenueno aff
Tom Decorte

Bibliographic record

VenueDrogues santé et société · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicCrime, Illicit Activities, and Governance
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les interventions d’ordre politique et juridique entourant la consommation de drogues découlent principalement de la croyance répandue voulant que les drogues illicites génèrent une dépendance qui, elle, engendre le chaos. Cela étant dit, nos connaissances sur les divers schémas de consommation de substances licites et une foule d’études scientifiques sur l’usage contrôlé de drogues illicites et l’arrêt spontané de consommation de celles-ci remettent en question l’opinion généralisée voulant que l’usage mène inexorablement à une perte de contrôle. Pour comprendre comment et pourquoi certains usagers perdent le contrôle de leur consommation, nous devons chercher à savoir comment et pourquoi tant d’autres arrivent à acquérir ce contrôle et à le garder. Le contexte social peut créer de nouvelles sanctions sociales informelles (comme définies par N.E. Zinberg) et des rituels (contrôles informels). En diffusant de l’information selon plusieurs mécanismes informels, le contexte social est un facteur essentiel de l’usage contrôlé des substances intoxicantes. Contrairement à ce qui se passe avec les substances licites, les occasions d’apprendre à contrôler l’usage de drogues illicites sont extrêmement limitées. L’un des principaux stimuli externes influant sur les processus naturels d’autorégulation informelle est la définition sociale des drogues et des consommateurs véhiculée par la politique formelle en matière de drogues. La politique actuelle – axée particulièrement sur la répression – ne réussit pas à encourager une consommation sécuritaire et même paralyse dans une large mesure le développement et la transmission de normes sécuritaires. Les mécanismes de contrôle formel actuels encouragent la formation de sous-cultures déviantes d’usage de drogues illicites, engendrent et amplifient les stéréotypes négatifs (le junkie , le criminel, l’individu violent) et entravent la diffusion des rituels de contrôle et des sanctions sociales concernant la consommation dans son ensemble.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.371
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.006
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.310 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations7
Published2010
Admission routes1
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