La construction sociale des morts attribuées à la drogue
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, je vous invite à regarder les morts attribuées à la drogue du point de vue du constructionnisme social. On accuse souvent cette théorie de nier les faits, surtout qu’il demeure indéniable qu’il existe des doses mortelles de substances légales et illégales. Sous cet angle, c’est un truisme de dire que les drogues tuent. Néanmoins, l’attribution de la principale cause d’un décès à une certaine drogue est une construction sociale. Le cas qui sera analysé ici démontre qu’une mort attribuée à la drogue aurait tout aussi bien pu être attribuée au libre marché. Il est certain que le libre marché tue autant que les drogues. L’argument qui sera mis en valeur est que la mort attribuée à la drogue est une construction sociale parce qu’une telle conclusion se fonde sur un raisonnement invérifiable dans les faits. Ce recours à des raisonnements invérifiables dans les faits pour imaginer un monde sans drogues peut être considéré comme l’expression d’un point de vue personnel sur la vie.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".