Revue internationale des modèles de régulation du cannabis
Bibliographic record
Abstract
La politique cannabis fait aujourd'hui, en Suisse comme ailleurs, l'objet de vifs débats. Tandis que les Pays-Bas faisaient jusqu'à très récemment figure d'exception en matière de tolérance pour la vente et possession de petites quantités de cannabis à usage récréatif, on assiste depuis quelques années à un changement plus profond de politique vis-à-vis de cette substance dans une succession de régions et de pays. Dix États ont désormais légalisé et régulé le cannabis aux États-Unis, auxquels s'ajoutent d'autres modèles comme celui du Canada ou celui de l'Uruguay. Ce recueil de connaissances, mandaté par la Commission fédérale pour les questions liées aux addictions (CFLA), a pour objectif de décrire et d'analyser les modèles de régulation mis en place jusqu'ici dans six pays (les Pays-Bas, l'Espagne, les États-Unis, le Canada, l'Uruguay, et la Jamaïque) pour mieux comprendre les questions et enjeux que soulèvent les nouvelles politiques liées au 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 | 0.008 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".