À la recherche du plaisir : le cas du cannabis vu à travers les témoignages du Comité Nolin
Bibliographic record
Abstract
La recherche de plaisirs comme motif des consommations de cannabis s’exprime largement dans les discours profanes des usagers. Nous pourrions dès lors nous attendre à ce que cette quête de plaisirs constitue un argument dans le débat sur le statut juridique du cannabis. Cette recherche examine la place et le sens que prennent les plaisirs dans les témoignages tenus devant le Comité spécial du Sénat sur les drogues illicites (Comité Nolin) qui avait pour mandat de réexaminer la politique canadienne en matière de cannabis. Alors que la recherche de plaisirs constitue l’une des pierres angulaires de la constitution du sujet libéral, celle-ci n’apparaît que peu dans les témoignages. Lorsqu’ils sont évoqués, les plaisirs s’expriment dans trois « lieux » : les plaisirs sont dans les motifs, dans la substance ou dans les contextes. Ces plaisirs sont systématiquement pensés en lien avec la consommation de cannabis et non abordés dans une perspective plus large de rapport aux plaisirs. Nous pensons que cette difficulté de parler des plaisirs provient d’une part de la difficulté à saisir cette notion et, d’autre part, du caractère illégitime de la recherche de plaisirs à travers la consommation de cannabis.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".