Bibliographic record
Abstract
Faut-il décriminaliser, voire légaliser l'usage du cannabis ? Si oui, dans quel cadre législatif et pour qui ? Ces questions qui agitent les pouvoirs publics occidentaux depuis des décennies n'avaient pas encore fait l'objet d'études approfondies et complètes. Un comité spécial du Sénat canadien s'y est attaqué. Le rapport qu'il a rendu public a étonné tous les observateurs par la rigueur de ses recherches et l'audace de ses propositions. D'importantes ressources scientifiques ont été mobilisées pour faire le point : 23 rapports de recherches réalisés par des scientifiques de réputation internationale, plus de 200 témoins, chercheurs et spécialistes au Canada et à l'étranger, de nombreux groupes de discussion… Le débat sur le cannabis sort enfin sur la place publique. L'essentiel du rapport et toutes les recommandations se retrouvent dans ce livre. Le Comité propose des perspectives nouvelles face aux drogues illicites, rappelant la nécessité de trouver une politique différente et efficace « qui ne banalise ni ne marginalise les usages ». Novateur dans ses bases scientifiques et courageux dans ses recommandations, ce rapport, précédé d'une préface du sénateur Nolin, devient désormais indispensable à toute discussion sur le cannabis au niveau national et international.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.213 | 0.069 |
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".