Ambivalence about supervised injection facilities among community stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community stakeholders express a range of opinions about supervised injection facilities (SIFs). We sought to identify reasons for ambivalence about SIFs amongst community stakeholders in two Canadian cities. FINDINGS: We used purposive sampling methods to recruit various stakeholder representatives (n = 141) for key informant interviews or focus group discussions. Data were analyzed using a thematic process. We identified seven reasons for ambivalence about SIFs: lack of personal knowledge of evidence about SIFs; concern that SIF goals are too narrow and the need for a comprehensive response to drug use; uncertainty that the community drug problem is large enough to warrant a SIF(s); the need to know more about the "right" places to locate a SIF(s) to avoid damaging communities or businesses; worry that a SIF(s) will renew problems that existed prior to gentrification; concern that resources for drug use prevention and treatment efforts will be diverted to pay for a SIF(s); and concern that SIF implementation must include evaluation, community consultation, and an explicit commitment to discontinue a SIF(s) in the event of adverse outcomes. CONCLUSIONS: Stakeholders desire evidence about potential SIF impacts relevant to local contexts and that addresses perceived potential harms. Stakeholders would also like to see SIFs situated within a comprehensive response to drug use. Future research should determine the relative importance of these concerns and optimal approaches to address them to help guide decision-making about SIFs.
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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 | 0,022 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».