Building New Approaches to Risk Reduction With Social Networks and People Who Smoke Illegal Drugs From Participatory Community-Based Research
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global cases of overdose-related deaths attributed to synthetic opioids are reaching epidemic proportion in many jurisdictions. While the main focus of health agencies and the different levels of government has been to combat the cases linked to injection drug use, the deaths attributed to smoking illegal drugs have not gained the same attention. Moreover, little attention has been given to the role of people with past or current experiences of illegal drug use and how their social networks can mitigate the risk of a highly stigmatized behavior such as smoking illegal drugs. Methods: The study concerns the first social network research conducted via a community-based participatory action methodology in two distinct urban (Vancouver) and rural (Abbotsford) centers in British Columbia, Canada. The study will identify the influence of social networks on people who smoke illegal drugs (PWSID) and their adherence to interventions aimed at reducing harm. Through community consultations, members of the Vancouver Area Network of Drug Users and the British Columbia/Yukon Association of Drug War Survivors not only assisted with the design of this research project but also assisted with the data collection, management, protection and entry of demographic, and network information. Discussion: Many traditional qualitative and quantitative methods have not effectively engaged people who use drugs as researchers or collaborators due to stigma related to illegal drug use. The aim of this study is to recognize that everyone within the network of PWSID is a few steps away from harm. Therefore, we aim to reduce the harm associated with smoking of illegal drugs, especially for PWSID that are at the highest risk. At the same time, we hope that the social network research via a participatory community-based approach will mobilize PWSID in the process and offer a different method of knowledge construction from the traditional positivist approaches.
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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 | 0,020 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».