Authoritarianism, attitudes towardharm reduction and the stigmatisation of people who use drugs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: While much research has been conducted in the past two decades on the stigma of mental health, relatively little has been published on the stigma of drug use and addiction, or attitudes toward harm reduction efforts.Although harm reduction is an approach particularly well suited for reducing the negative outcomes of drug use at a time when overdoses continue to escalate, negative opinions and anti-drug policies often interfere with the operation and funding of such programmes. Material and methods:A diverse group of students in the United States (N = 193) completed an online assessment of authoritarian beliefs, fa-Streszczenie Wprowadzenie: W ciągu ostatnich dwudziestu lat przeprowadzono wiele badań na temat stygmatyzacji osób z problemami zdrowia psychicznego, niewiele jednak na temat stygmatyzacji osób używających narkotyków i od nich uzależnionych oraz postaw wobec działań na rzecz redukcji szkód.Program redukcji szkód szczególnie dobrze służy zmniejszaniu negatywnych skutków używania narkotyków, podejście to jest ważne zwłaszcza w sytuacji stale zwiększającej się liczby osób, które przedawkowują narkotyki.Negatywne opinie i polityka antynarkotykowa często jednak nie sprzyjają realizowaniu i finansowaniu programów redukcji szkód.
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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 | 0,016 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».