Effet de l’implantation d’une clinique de prescription médicale d’héroïne sur l’environnement communautaire
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Heroin-assisted treatment clinics are currently the focus of a social debate. In spite of the clinics’ effectiveness in reducing illicit opiate use, some decision-makers refuse to set them up because of their possible negative impact. These clinics could attract new drug users into the neighbourhood which could lead to an accumulation of injection debris and to a decrease in the sense of security in the community. This study assesses the impact on some elements observed in the surrounding community following the opening of the Montreal heroin-assisted treatment clinic. Methods: Ethnographical walks were taken in order to collect data on the amount of injection debris, street debris and deviant activities. Data were then aggregated on a daily basis and our interrupted time series were analyzed using the segmented regression methodology. Results: Results show that the opening of the clinic was followed by a significant drop in the amount of injection and street debris. This reduction appears proportional to the number of clinic participants. Conclusion: The Montreal heroin-assisted treatment clinic did not produce any negative impact on the surrounding community. In fact, implementation of this kind of clinic was followed by a positive effect on the neighbourhood. In addition to the ethnographical walks, further studies should include surveys in order to estimate the impact of heroin-assisted treatment clinics on residents’ sense of security. Even if there appears to be a positive impact, it is possible that the mere presence of these clinics negatively affects community members’ sense of security. Key words: Heroin-assisted treatment; impact; community; Montreal
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».