Mothering through a child's addiction journey: Linking lived experience to the lenses that shape intervention
Notice bibliographique
Résumé
Summary Someone dies from an opioid overdose every two hours in North America. These statistics became personal when my eldest son died from a drug overdose—he had been in recovery for a year, excited about the prospect of welcoming his unborn daughter into the world, and desperately committed to staying drug-free. He had been struggling with substance abuse for over twelve years. As a mother and Social Worker, I spent those years feeling helpless and deficient as things spiraled further and further out of control, committed to supporting my beloved son in a system that was not working. Findings This article is about this journey. My goal is to critically examine how our treatment lenses for understanding addiction create unacknowledged ethical issues and tensions that stigmatize not only those with substance use issues, but their family as well. Application The purpose is two-fold: to examine how the experience of mothering a child with addictions who dies is constructed as a problematic, and to invite Social Workers to think critically about their practices and the lenses they are drawing on when working with this population.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| 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 ».