Drug use patterns in the presence of crack in downtown Montréal
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: A study was undertaken to verify reports of an increasing presence of crack in downtown Montréal, and to investigate the influence of crack availability on current drug use patterns among street-based cocaine users. DESIGN AND METHODS: The study combined both qualitative and quantitative methods. These included long-term intensive participant observation carried out by an ethnographer familiar with the field and a survey. The ethnographic component involved observations and unstructured interviews with 64 street-based cocaine users. Sampling was based on a combination of snowballing and purposeful recruitment methods. For the survey, structured interviews were conducted with a convenience sample of 387 cocaine users attending HIV/HCV prevention programs, downtown Montréal. RESULTS: A gradual shift has occurred in the last 10 years, with the crack street market overtaking the powder cocaine street market. Although the data pointed to an increase in crack smoking, 54.5% of survey participants both smoked and injected cocaine. Drug market forces were major contributing factors to the observed modes of cocaine consumption. While the study focused primarily on cocaine users, it became apparent from the ethnographic fieldwork that prescription opioids (POs) were very present on the streets. According to the survey, 52.7% of participants consumed opioids, essentially POs, with 88% of them injecting these drugs. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: Despite the increased availability of crack, injection is still present among cocaine users due at least in part to the concurrent increasing popularity of POs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».