Nationale Drug Monitor : Jaarbericht 2007
Bibliographic record
Abstract
De Nationale Drug Monitor brengt op objectieve en onafhankelijke manier in kaart wat er bekend is over het gebruik van drugs in Nederland vergeleken met het buitenland. Het ‘drugsdebat’ in binnen-en buitenland drijft vaak op overtuigingen en niet op feiten. De NDM is bedoeld om de feiten aan te dragen. Dezelfde tendens tot objectivering is te zien in het buitenland. Drug Monitors bestaan al in de Verenigde Staten, Canada en de Europese Unie. Nederland is met de NDM een van de eerste Europese landen die tot het systematisch verzamelen en presenteren van cijfers en feiten is overgegaan.Tot die feiten horen ook opmerkelijke ontwikkelingen in preventie, behandeling en drugcriminaliteit. De NDM blijft niet beperkt tot drugs. Ook alcohol, tabak en gokken krijgen de aandacht. De NDM is in 1999 opgericht.Aan de wieg stond het ministerie van VWS. Ook het ministerie van Justitie ondersteunt de NDM. De NDM steunt op de inbreng van vele deskundigen in het land. De NDM brengt elk jaar een reeks van publicaties uit. Centraal staat steeds het Jaarbericht. Dit boek is het Jaarbericht 2003, de vijfde in de reeks.
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.285 | 0.272 |
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".