MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937019347 · doi:10.1177/1362480619841907

“Absolutely the worst drug I’ve ever seen”: Risk, governance, and the construction of the illicit fentanyl “crisis”

2019· article· en· W2937019347 sur OpenAlexaffabout
Liam Kennedy, Madelaine Coelho

Notice bibliographique

RevueTheoretical Criminology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOpioid Use Disorder Treatment
Établissements canadiensThe King's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNewspaperHomeland securityFentanylState (computer science)Corporate governancePolitical scienceHomelandPopulationCriminologyPolitical economySociologyBusinessTerrorismLawPoliticsMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we analyze 1027 articles published in four newspapers in order to trace the construction of the fentanyl “crisis” across social contexts. Our analysis reveals that Chinese producers and Mexican cartels were censured for bringing this deadly substance into Canada and the United States as the number of fentanyl-related deaths and overdoses increased. Indeed, news media construct this “illicit” form of fentanyl as foreign and risky. We contend that this coverage diverts attention away from the consequences of the neoliberal policies that contribute to opioid use and plays an important role in stoking feelings of insecurity that justify a disconcertingly wide range of governing practices that aim to secure the homeland against external threats, advance the state’s interests abroad, and discipline larger swaths of the population at home.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTheoretical CriminologyMême sujetOpioid Use Disorder TreatmentTravaux en français237 207