Encadrement normatif visant l'utilisation de la marijuana à des fins médicales en Occident
Bibliographic record
Abstract
La marijuana existe dans l'environnement humain depuis des milliers d'années,\ntant pour ses usages récréatifs que médicaux. Pour ces derniers, elle tend à être\nde plus en plus valorisée; voire considérée comme un produit « non dangereux»\net même bénéfique. Pourtant, ses vertus médicinales soulèvent toujours\ninterrogations et controverses au sein du monde médical et scientifique. Ce\nmémoire examine l'encadrement normatif applicable à l'utilisation de la\nmarijuana à des fins médicales. Dans un premier temps, il présente de façon\nsimplifiée la composition chimique de cette plante et évoque l'histoire mondiale\nde la marijuana. Le chapitre II expose les Conventions internationales adoptées\npour surveiller la production, la distribution et l'usage de marijuana. Le chapitre III\nest consacré à la législation européenne et en particulier à celle de la France, de\nla Suisse, du Royaume-Uni et des Pays-Bas. Enfin, la situation en Amérique du\nNord est présentée dans le chapitre IV de façon à comparer la position des\nÉtats-Unis et celle du Canada. Tout au long de ce mémoire, l'auteur note\nl'interaction entre le législatif et le judiciaire dans le débat entourant l'accès légal\nà la marijuana à des fins thérapeutiques.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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".