Risk creating and risk reducing: Community perceptions of supervised consumption facilities for illicit drug use
Notice bibliographique
Résumé
Progressive public health authorities in high-income countries have advocated supervised consumption facilities, where people who use illicit drugs can consume them in a hygienic, supervised environment, as a way of reducing drug-related risks to both people who use drugs and communities. However, the planning of such facilities has often met with strong reactions from the local community. ‘Not in my backyard’ (NIMBY) type reactions are frequently encountered and public opinion polling is limited in its ability to provide detailed insights into the reasons why people support or oppose these facilities in Toronto and Ottawa. We explore perceptions of residents and business representatives to the proposed implementation of supervised consumption facilities, and examine their perceptions of risks from these facilities. We collected qualitative data from 2008–2010 using focus groups and interviews with 38 residents and 17 business representatives in these two large Canadian cities lacking supervised consumption facilities. We used thematic analysis to examine expressed benefits and risks regarding supervised consumption facilities amongst community members. These participants saw these facilities as potentially risk-reducing, but recognised that the facilities could also create risks for their communities. While community members accepted that facilities could have positive health effects, they expressed a level of concern regarding the risk of public nuisance associated with supervised consumption facilities that seemed unwarranted based on the existing evidence. Discussions on the risks involved in the establishment of supervised consumption facilities should move beyond a focus on the benefits to facility users, to exploring community-level benefits and risks, and integrate evidence regarding actual risk experiences from other locations. Similar approaches may apply to NIMBY concerns related to other contentious issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».