Pathways linking drug use and labour market trajectories: the role of catastrophic events
Notice bibliographique
Résumé
People affected by substance use disorders often experience sub-optimal employment outcomes. The role of drug use in processes that produce and entrench labour market precarity among people who inject drugs (PWID) have not, however, been fully described. We recruited 22 PWID from ongoing prospective cohort studies in Vancouver, Canada, with whom we conducted semi-structured retrospective interviews and then employed a thematic analysis that drew on concepts from life course theory to explore the mechanisms and pathways linking drug use and labour market trajectories. The participants' narratives identified processes corresponding to causation, whereby suboptimal employment outcomes led to harmful drug use; direct selection, where impairment, health complications or drug-seeking activities selected individuals out of employment; and indirect selection, where external factors, such as catastrophic events, marked the initiation or intensification of substance use concurrent with sudden changes in capacities for employment. Catastrophic events linking negative transitions in both drug use and labour market trajectories were of primary importance, demarcating critical initiation and transitional events in individual risk trajectories. These results challenge conventional assumptions about the primacy of drug use in determining employment outcomes among PWID and suggest the importance of multidimensional support to mitigate the initiation, accumulation and entrenchment of labour market and drug-related disadvantage.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».