Conflicting Laws and Priorities as Drug Policy Implementation Barriers: A Qualitative Analysis of Police Perspectives in Tijuana, Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Drug policy reforms typically seek to improve health among people who use drugs (PWUD), but flawed implementation impedes potential benefits. Mexico’s 2009 drug policy reform emphasized public health-oriented measures to address addiction. Implementation has been deficient, however. We explored the role of municipal police officers’ (MPOs) enforcement decision-making and local systems as barriers to reform operationalization. Methods Between February-June 2016, 20 semi-structured interviews were conducted with MPOs in Tijuana. Interviews were transcribed, translated and coded using a consensus-based approach. Emergent themes, trends and frameworks were analyzed through a hermeneutic grounded theory protocol. Results In conceptualizing their orientation towards municipal (not state) law, MPOs reported prioritizing enforcement of nebulous anti-vice ordinances to control PWUD activity. Local laws were seen as conflicting with drug policy reforms. Incentives within the police organization were aligned with ordinance enforcement, generating pressure through quotas and reinforced by judges. Driven by discretion, fuzzy understanding of procedures, and incentives to sanitize space, detention of PWUD for minor infractions was systematic. Conclusions Failure to harmonize policies and priorities at different levels of government undermine effective operationalization of health-oriented drug policy. Implementation must address local priorities and administrative pressures shaping MPO decision-making and enforcement practice.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».