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Enregistrement W3020974008 · doi:10.1186/s40352-020-00111-9

“Pick up anything that moves”: a qualitative analysis of a police crackdown against people who use drugs in Tijuana, Mexico

2020· article· en· W3020974008 sur OpenAlexaff
Mario Morales, Claudia Rafful, Pieter Baker, Jaime Arredondo, Sunyou Kang, María Luisa Mittal, Teresita Rocha‐Jiménez, Steffanie A. Strathdee, Leo Beletsky

Notice bibliographique

RevueHealth & Justice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCenter for AIDS Research, University of California, San DiegoNational Center for Advancing Translational SciencesFogarty International CenterNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCenter for AIDS Research, University of WashingtonUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthNational Institute on Drug AbuseOpen Society Foundations
Mots-clésImprisonmentPublic healthEnforcementCriminologyZero toleranceLaw enforcementCriminal justiceHarm reductionQualitative researchVulnerability (computing)Environmental healthLawSociologyMedicinePublic administrationPolitical scienceNursingComputer securitySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Homeless people who use drugs (PWUD) are often displaced, detained, and/or forced into drug treatment during police crackdowns. Such operations follow a zero-tolerance approach to law enforcement and have a deleterious impact on the health of PWUD. In Mexico, municipal police officers (MPOs) conducted the largest crackdown documented at the Tijuana River Canal (Tijuana Mejora) to dismantle an open drug market. We analyzed active-duty MPOs' attitudes on the rationale, implementation, and outcomes of the crackdown. We also included the involvement of non-governmental allies in the disguised imprisonment as drug treatment referral and potential legal consequences of having illegally detained PWUD. 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: Participants recognized the limitations of Tijuana Mejora in effectively controlling crime and addressing drug treatment solutions. MPOs perceived that the intent of the operation was to displace and detain homeless PWUD, not to assist or rehabilitate them. The police operation was largely justified as a public safety measure to reduce the risk of injury due to flooding, decrease drug consumption among PWUD and protect local tourism from PWUD. Some participants perceived the crackdown as a successful public health and safety measure while others highlighted occupational risks to MPOs and potential human rights violations of PWUD. CONCLUSIONS: Tijuana Mejora illustrated why public and private actors align in enforcing zero-tolerance drug policy. Perceptions of care are often based on captivity of the diseased, not in health and well-being of PWUD. Officer perceptions shed light on the many limitations of this punitive policing tool in this context. A shift towards evidence-based municipal strategies to address drug use, wherein police are perceived as partners in harm reduction rather than antagonists, is warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeQualitatif
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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