Substance use by social workers and implications for professional regulation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. This study explores the prevalence and patterns of substance use among Canadian social workers. Legalisation of cannabis is forthcoming in Canada in 2018 and it is anticipated that professional regulatory bodies will be pressed to consider implications for their members. Methodology. An online survey collected data about demographics and substance use prevalence and patterns. Statistical analysis involved pairwise comparisons, binary logistic regression models, and logistic regression models to explore correlations between substance use and demographic and work-related variables. Findings. Among the n=489 respondents, findings indicate that past-year use of cannabis (24.1%), cocaine (4.5%), ecstasy (1.4%), amphetamines (4.3%), hallucinogens (2.4%), opioid pain relievers (21.0%), and alcohol (83.1%) are higher than the general Canadian population. Years of work experience and working night shift were significant predictors of total number of substances used in the past year. Use of a substance by a person when they were a student was highly correlated with use when they were a professional. Discussion. Prevalence of substance use among social workers was found to be higher than the Canadian population; potential due to the anonymous nature of data collection. Originality. This study has implications for social conceptualisations of professionalism and for decisions regarding professional regulation. Previous literature about substance use by professionals has focussed predominantly on implications for increased surveillance, monitoring, and disciplinary action. We contend that since substance use among professionals tends to be concealed, there may be exacerbated social misconceptions about degree of risk and when it is appropriate to intervene.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».