Curb Heroin In Plants (C.H.I.P.): Revisiting a Mid-1970s Intervention Into Workplace Heroin Addiction Created and Led by Detroit Autoworkers
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes archival records to revisit Curb Heroin In Plants (C.H.I.P.), a public health intervention focusing on drug dependence that was created and led by Detroit, Michigan, autoworkers during the mid-1970s. Responding to widespread heroin use in Detroit auto plants, C.H.I.P. combined methadone maintenance with counseling on and off the job to treat heroin dependence while supporting autoworkers in continuing in employment and family life. Although C.H.I.P. ultimately failed, it was a promising attempt to transcend medical/punitive approaches and treat those with substance use disorder in a nonstigmatizing way, with attention to the workplace dimensions of their disorder and recovery. I argue that revisiting C.H.I.P. speaks to current public health debates about the intersection between the workplace and harmful drug use and how to create effective interventions and policies that are mindful of this intersection. For historians, C.H.I.P. is a valuable example of the crucial role of workplace actors in the early war on drugs and of an early methadone program that was not strongly concerned with crime reduction but incorporated social externalities (specifically job performance) to measure success.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».