Bibliographic record
Abstract
Sur un choix des textes fait par les éditeurs du numéro thématique Cannabis de la revue Drogues, santé et société, l’auteur explicite et discute les enjeux sous-jacents aux divergences de vue de quelques groupes d’acteurs importants eu égard aux politiques et aux pratiques touchant la distribution et l’utilisation du cannabis (regroupant des professionnels de la santé, d’une part, et les policiers canadiens, d’autre part), divergences de vue qui se sont nettement manifestées lors des séances de consultation du Comité sénatorial et lors des représentations et plaidoiries dans le procès mentionné. Plusieurs champs sont du même coup touchés : la loi et l’ordre politique, le droit, la santé, la sécurité publique. Les textes retenus sont 2 : le Rapport Nolin, la décision du juge Cadieux dans l’affaire « la Reine c. Marc St-Maurice et Alexandre Néron », le mémoire présenté par l’Association médicale canadienne au Comité sénatorial spécial sur les drogues illicites, la prise de position de l’Ordre des pharmaciens du Québec au sujet du Règlement sur l’accès à la marihuana à des fins médicales, une résolution et une prise de position présentées conjointement par deux associations canadiennes regroupant respectivement les policiers et les directeurs des services de police et un document du Service de sensibilisation aux drogues de la GRC.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".