Supply, Secrecy, and Surveillance: Experiences of Women who use Cannabis for Pleasure
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this thesis is to examine the nature of the relationships that exist between women and their use of cannabis. Currently, women’s use of cannabis is legally permitted within a federal, medical system of access; however, cannabis’ consumption outside of that framework is categorized as a criminal act. As a result, women are subjected to differing forms of cannabis stigmatization and surveillance across many socio-political contexts, often resultant in women’s losses of power and position. As Canada prepares to enact a legal cannabis framework, it is crucial that society and institutions understand the relationships which women have developed through cannabis use. Otherwise, the legalization of cannabis use will not -- in and of itself -- alleviate the systemic forms of stigmatization and oppression which continue to impact the lives of certain women because of their use of cannabis. A review of existing literature demonstrated that there is limited research which discusses the nature of women’s use of cannabis outside of a medical context. Using postmodern feminist and intersectional analysis, I conducted qualitative, semi-structured interviews with six women to gain insights into their experiences of using cannabis. Contrary to the medical and/or criminal cannabis discourse, the women’s stories reveal examples of unique and overlapping instances of cannabis use which differed from the traditional cannabis dichotomy. The findings of the women’s interviews create an alternative cannabis discourse, in which women’s use of cannabis is experienced as a fluid, multi-functional act with effects that satisfy experiences differently across diverse iv contexts, which extends our existing knowledge base. In relation to existing social work policies and practices, the finding implications are discussed. Ultimately, the thesis identifies opportunities for collaboration between social work and women, many of which could serve to disrupt the perpetuation of women’s stigmatization and surveillance in a legal cannabis framework.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».