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Enregistrement W2306845018 · doi:10.7202/1097675ar

La réduction des méfaits en contexte carcéral québécois et canadien : tour d’horizon des pratiques connues

2023· article· fr· W2306845018 sur OpenAlexaffvenueabout
Chantal Plourde, Serge Brochu, Noé Djawn White, Amélie Couvrette

Notice bibliographique

RevueRevue de psychoéducation · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-RivièresInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesImprisonmentPrisonArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bon nombre de consommateurs de substances psychoactives se retrouvent dans les institutions carcérales québécoises et canadiennes. Or, leur consommation ne s’arrête pas nécessairement avec l’incarcération. Les taux de prévalence de consommation en prison et en pénitencier en témoignent. Aux prises avec les méfaits qui y sont associés (propagation des maladies virales, intoxication, etc.), les autorités pénitentiaires et de santé publique sont priées de trouver une réponse appropriée. En communauté, les pratiques de réduction des méfaits ont déjà démontré des résultats positifs au-delà de l’amélioration des comportements à risque. Toutefois, est-il possible d’adopter, dans un contexte carcéral, une approche visant à atténuer les méfaits associés à la consommation de drogue plutôt que de prôner l’abstinence totale de toute drogue ? Cet article tente une réponse à cette question en se basant sur un bref survol international des mesures adoptées en prison, mais plus spécifiquement en analysant celles entérinées à l’intérieur des murs québécois et canadiens. Il en ressort qu’une concertation entre les différentes instances correctionnelles, judiciaires et de santé publique s’avère essentielle dans l’adoption de mesures de réduction des méfaits et que doivent s’arrimer les soins prépost et carcéraux

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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