Criminal Justice or Public Health: A Comparison of the Representation of the Crack Cocaine and Opioid Epidemics in the Media
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The opioid epidemic is a major US public health crisis. Its scope prompted significant public outreach, but this response triggered a series of journalistic articles comparing the opioid epidemic to the crack cocaine epidemic. Some authors claimed that the political response to the crack cocaine epidemic was criminal justice rather than medical in nature, motivated by divergent racial demographics. METHODS: We examine these assertions by analyzing the language used in relevant newspaper articles. Using a national sample, we compare word frequencies from articles about crack cocaine in 1988-89 and opioids in 2016-17 to evaluate media framings. We also examine articles about methamphetamines in 1992-93 and heroin throughout the three eras to distinguish between narratives used to describe the crack cocaine and opioid epidemics. FINDINGS: We find support for critics' hypotheses about the differential framing of the two epidemics: articles on the opioid epidemic are likelier to use medical terminology than criminal justice terminology while the reverse is true for crack cocaine articles. CONCLUSIONS: Our analysis suggests that race and legality may influence policy responses to substance-use epidemics. Comparisons also suggest that the evolution of the media narrative on substance use cannot alone account for the divergence in framing between the two epidemics.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».